Measuring Trends in Health Inequalities across Urban Cities in Canada: A Focus on Health System Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe majority of Canadians live in cities, which have experienced rising income inequality. This study examines how socio-economic inequalities in health system outcomes vary across and within Canada’s major cities over time to better understand these differences and to support informed decision-making and public policy planning to reduce inequalities. Objectives and ApproachThis study links a range of hospitalization indicators with neighbourhood income quintile and city geography data using patient postal codes and Statistics Canada’s Postal Code Conversion File Plus (PCCF+). Age-standardized indicator rates were calculated and income-related health inequalities were summarized using disparity rate ratio (DRR), disparity rate difference (DRD) and relative concentration index (RCI). Data were pooled across five-year intervals and linked to Census data years (2006, 2011, and 2016). City (Census Metropolitan Areas (CMAs)) and sub-city (Census Subdivisions (CSDs)) results enabled comparisons within and across cities and provided local level information to strengthen measuring and monitoring of health inequalities. ResultsAnalysis of the age-standardized rates for the hospitalization indicators (Hospitalizations for COPD (less than 75 years), Heart Attacks, Injury, Stroke, Self-Injury, Opioid Poisoning, Ambulatory Care Sensitive Conditions, and Hospitalizations Entirely Caused by Alcohol), overall and by neighborhood income quintile revealed an income gradient and significant variations within and across the CMAs and over time. Variations in DRR, DRD and RCI results were also observed across the CMAs over time, and between the CSDs within a CMA. Income-related inequalities in some hospitalization indicators persisted in Canada’s major cities with trends showing that people from lower income neighbourhoods experienced increased rates of hospitalization compared to people from higher income neighbourhoods. Conclusion/ImplicationsThis is the first study examining socio-economic health inequalities at city and sub-city levels across Canada. The methods used are relevant to others interested in local health inequality measurement. Our analysis provides evidence for developing and targeting public policy and health interventions to improve outcomes for vulnerable populations within cities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».