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Enregistrement W3089131972 · doi:10.1177/0361198120952793

Spatial Access by Public Transport and Likelihood of Healthcare Consultations at Hospitals

2020· article· en· W3089131972 sur OpenAlexafffundabout
Boer Cui, Geneviève Boisjoly, Rania Wasfi, Heather Orpana, Kevin Manaugh, Ron Buliung, Yan Kestens, Ahmed El-Geneidy

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health Agency of CanadaPolytechnique MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEquity (law)Metropolitan areaHealth careCatchment areaPublic healthMultilevel modelMedicineHousehold incomeGeographyEnvironmental healthDemographyBusinessNursingEconomic growthPolitical scienceEconomicsComputer scienceSociologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As healthcare is a right in Canada, analyzing the distribution of spatial access to medical consultations, which are crucial for the prevention, diagnosis, and early treatment of illnesses, is fundamental to understanding health equity. Spatial accessibility can influence whether individuals can reasonably reach the services they seek. However, as an indicator of potential access, it does not guarantee realized access because of predisposing and need factors. This study examines the relationship between spatial accessibility to hospitals and the likelihood of consulting with a healthcare professional at a hospital in eight Canadian metropolitan regions while controlling for individual characteristics through multilevel regression modeling. Spatial accessibility was computed using the two-step floating catchment area (2SFCA) method. Self-reported consultations and socio-demographic characteristics were obtained from the Canadian Community Health Survey. We found that the likelihood of consultations differed between genders (female OR: 1.133, CI: 1.023–1.255; compared with male) and followed a positive household income gradient (high-income OR: 1.236, CI: 1.094–1.397; middle-income OR: 1.039, CI: 0.922–1.172; compared with low-income), but is not influenced by age. Living in areas with higher spatial accessibility was positively linked to consultations (OR: 1.014, CI: 1.000–1.028), even after controlling for perceived health (OR: 0.540, CI: 0.471–0.621), chronic conditions (OR: 1.738, CI: 1.587–1.904), and having a regular doctor (OR: 1.313, CI: 1.187–1.452). Policies that may improve spatial accessibility to healthcare services through increasing supply, managing demand, and enhancing level of public transport service should be considered to improve individuals’ ability to consult healthcare professionals, potentially leading to better health outcomes.

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)0,000
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 enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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