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Enregistrement W3042976334 · doi:10.24095/hpcdp.40.7/8.02f

Variations régionales de prévalence de la multimorbidité en Colombie-Britannique (Canada) : analyse transversale des données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2015-2016

2020· article· fr· W3042976334 sur OpenAlexaffvenueabout
C. Andrew Basham

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction La multimorbidité constitue une préoccupation majeure pour les planificateurs de la santé de la population et de la prestation de services. Il est important de disposer de données sur la prévalence (en chiffres absolus et en proportions) de la multimorbidité au sein des populations régionales bénéficiant des services de santé afin de planifier les soins liés à la multimorbidité. Au Canada, il n’existe pas de publication systématique des estimations de prévalence de la multimorbidité par région sanitaire. L’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) offre une source de données utile pour effectuer ces estimations. Méthodologie Nous avons utilisé les données du cycle 2015-2016 de l’ESCC portant sur la Colombie­Britannique (C.­B.) pour estimer et comparer la prévalence de la multimorbidité (trois maladies chroniques ou plus) au moyen d’analyses pondérées. Nous avons calculé les fréquences et les proportions brutes de la multimorbidité en fonction de la zone de prestation de services de santé (ZPSS) de la C.­B. Nous avons eu recours à une régression logistique pour estimer les variations de prévalence de la multimorbidité par ZPSS, avec ajustement pour divers facteurs de confusion connus. Nous avons réalisé, en guise d’analyse de sensibilité, une imputation multiple au moyen d’équations en chaîne pour les valeurs des covariables manquantes. Nous avons également modifié la définition de la multimorbidité pour réaliser une analyse de sensibilité supplémentaire. Résultats On estime à 681 921 le nombre total de personnes atteintes de multimorbidité en C.-B. (16,9 % de la population) en 2015-2016. La prévalence de la multimorbidité à Vancouver (rapport de cotes corrigé = 0,65; IC à 95 % : 0,44 à 0,97) et à Richmond (rapport de cotes corrigé = 0,55; IC à 95 % : 0,37 à 0,82) s’est révélée beaucoup plus faible qu’à Fraser Sud (ZPSS de référence). Les résultats de l’analyse des données manquantes et de l’analyse de sensibilité étaient compatibles avec ceux de l’analyse principale. Conclusion Les estimations de prévalence de la multimorbidité varient en fonction des régions sanitaires de la C.­B., les estimations les plus faibles ayant été observées à Vancouver et à Richmond, après ajustement pour divers facteurs de confusion potentiels. Il est nécessaire d’élaborer des politiques et d’établir les priorités en matière de soins liés à la multimorbidité à l’échelle provinciale et régionale. Dans ce contexte, l’ESCC constitue une source d’information précieuse pour les analyses régionales de multimorbidité au Canada.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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