A geospatial approach to understanding inequalities in accessibility to primary care among vulnerable populations
Notice bibliographique
Résumé
Many Canadians experience unequal access to primary care services, despite living in a country with a universal health care system. Health inequalities affect all Canadians but have a much stronger impact on the health of vulnerable populations. Health inequalities are preventable differences in the health status or distribution of health resources as experienced by vulnerable populations. A geospatial approach was applied to examine how closely the distribution of primary care providers (PCPs) in London, Ontario meet the needs of vulnerable populations, including people with low income status, seniors, lone parents, and linguistic minorities. Using enhanced two step floating catchment area (E2SFCA) method, an index of geographic access scores for all PCPs and PCPs speaking French, Arabic, and Spanish were separately developed at the dissemination area (DA) level. To analyze how PCPs are distributed, comparative analyses were performed in association with specific vulnerable groups. Geographical accessibility to all PCPs, and PCPs who speak specific minority languages vary considerably across the city of London. Access scores for French- and Arabic-speaking PCPs are found comparatively high (mean = 2.85 and 1.01 respectively) as compared to Spanish-speaking PCPs (mean = 0.47). Additionally, many areas with high proportions of vulnerable populations experience low accessibility. Despite its exploratory nature, this study offers insight into intra-urban distributions of geographical accessibility to primary care resources for vulnerable groups. These findings can facilitate health researchers and policymakers in the development of recommendations to increase levels of accessibility of specific population groups in underserved areas.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».