Estimating chronic disease rates in Canada: whichpopulation-wide denominator to use?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chronic disease rates are produced from the Public Health Agency of Canada's Canadian Chronic Disease Surveillance System (CCDSS) using administrative health data from provincial/territorial health ministries. Denominators for these rates are based on estimates of populations derived from health insurance files. However, these data may not be accessible to all researchers. Another source for population size estimates is the Statistics Canada census. The purpose of our study was to calculate the major differences between the CCDSS and Statistics Canada's population denominators and to identify the sources or reasons for the potential differences between these data sources. METHODS: We compared the 2009 denominators from the CCDSS and Statistics Canada. The CCDSS denominator was adjusted for the growth components (births, deaths, emigration and immigration) from Statistics Canada's census data. RESULTS: The unadjusted CCDSS denominator was 34 429 804, 3.2% higher than Statistics Canada's estimate of population in 2009. After the CCDSS denominator was adjusted for the growth components, the difference between the two estimates was reduced to 431 323 people, a difference of 1.3%. The CCDSS overestimates the population relative to Statistics Canada overall. The largest difference between the two estimates was from the migrant growth component, while the smallest was from the emigrant component. CONCLUSION: By using data descriptions by data source, researchers can make decisions about which population to use in their calculations of disease frequency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».