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Enregistrement W2908638809 · doi:10.1371/journal.pone.0210113

A geospatial approach to understanding inequalities in accessibility to primary care among vulnerable populations

2019· article· en· W2908638809 sur OpenAlexaffabout
Jason Gilliland, Tayyab Shah, Andrew Clark, Shannon L. Sibbald, Jamie A. Seabrook

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityGeospatial analysisGeographyMedicinePopulationHealth careArabicHealth equityDistribution (mathematics)DemographyEnvironmental healthPublic healthEconomic growthNursingSociologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,120 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2019
Routes d'admission2
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