Taux de maladies chroniques au Canada : quel dénominateur utiliser pour l’estimation de l’ensemble de la population?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Les taux de maladies chroniques du Système canadien de surveillance des maladies chroniques (SCSMC) de l’Agence de la santé publique du Canada sont fondés sur les données administratives sur la santé fournies par les ministères de la Santé des provinces et des territoires. Les dénominateurs utilisés pour calculer ces taux reposent sur des estimations de population tirées des dossiers d’assurance-maladie, données toutefois pas systématiquement accessibles à tous les chercheurs. Le recensement de Statistique Canada constitue quant à lui une autre source d’estimation de la taille de la population. Notre étude visait d’abord à calculer les principaux écarts entre les dénominateurs de population à partir des estimations du SCSMC et à partir de celles de Statistique Canada et ensuite à déterminer les causes à l’origine des écarts entre ces sources de données. Méthodologie Nous avons comparé pour 2009 les dénominateurs fournis par le SCSMC et ceux fournis par Statistique Canada. Le dénominateur du SCSMC a été ajusté pour tenir compte des composantes de la croissance (naissances, décès, émigrants et immigrants) tirées des données de recensement de Statistique Canada. Résultats Le dénominateur non ajusté du SCSMC était de 34 429 804 personnes, soit une différence de + 3,2 % par rapport à l’estimation de population de Statistique Canada pour 2009. Après ajustement du dénominateur du SCSMC pour tenir compte des composantes de la croissance, la différence entre les deux estimations s’est trouvé réduite à 431 323 personnes, soit un écart de 1,3 %. L’estimation tirée du SCSMC constitue une surestimation par rapport à celle de Statistique Canada. Le plus grand écart entre les deux estimations relève de la composante de croissance liée à l’immigration, alors que l’écart le moindre provient de la composante de croissance liée à la population émigrante. Conclusion Disposant des descriptions de données par source de données, les chercheurs peuvent choisir quelle estimation de la population utiliser dans leurs calculs des fréquences de maladies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».