Does geography matter in mortality? An analysis of potentially avoidable mortality by remoteness index in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The avoidable mortality rate is a key indicator of overall health and health care utilization. However, the avoidable mortality rate may differ by the relative remoteness of a community. Avoidable mortality rates specific to remote areas cannot be investigated unless there is a clear geographic classification of remoteness. Therefore, this research uses a newly developed remoteness index to explore the geographic variability of avoidable mortality in Canada. DATA AND METHODS: The remoteness index, Canadian Vital Statistics-Death Database (2011 to 2015), and the 2016 Census of Population are used to understand the geographic variability of preventable and treatable mortality rates in Canada. Descriptive and multivariate data analysis techniques are used to test the hypothesis that remoteness is one of the statistically significant predictors of avoidable mortality rates in Canada. RESULTS: There is a clear gradient of preventable and treatable mortality rates by relative remoteness. The preventable and treatable mortality rates are significantly higher in more remote areas than in easily accessible areas. The remoteness index is a good predictor of both preventable and treatable causes of mortality for low-Aboriginal census subdivisions but not for high-Aboriginal census subdivisions in Canada. DISCUSSION: Both preventable and treatable mortality rates vary significantly by remoteness, despite Canada's universal health care system. The remoteness of Canadian communities may have affected health care delivery and utilization.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle