Associations divergentes entre l’incidence de l’hypertension artérielle et la défavorisation selon le mode d’identification des cas
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>Contexte</title> Selon diverses études, l’hypertension artérielle serait plus fréquente chez les personnes les plus défavorisées. Notre objectif était d’examiner l’association entre l’incidence de l’hypertension et la défavorisation au Québec en nous fondant sur divers modes d’identification des cas, à l’aide de deux fichiers administratifs. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Nous avons recensé les nouveaux cas d’hypertension artérielle déclarés en 2006-2007 chez les personnes de 20 ans et plus. Nous avons déterminé le statut socioéconomique de ces personnes en utilisant des indices de défavorisation matérielle et sociale. Nous avons effectué des analyses de régression binomiale négative pour étudier le lien entre le taux d’incidence de l’hypertension et le niveau de défavorisation matérielle ou sociale, en tenant compte de diverses covariables. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Nous avons trouvé une association positive et statistiquement significative entre la défavorisation matérielle et l’incidence de l’hypertension chez les femmes, et ce, peu importe le fichier administratif utilisé pour identifier les cas. En utilisant le fichier des hospitalisations, nous avons observé que l’incidence de l’hypertension croît chez les deux sexes à mesure que le niveau de défavorisation augmente, sauf pour la défavorisation sociale chez les femmes. Toutefois, que ce soit en utilisant le fichier des services médicaux rémunérés à l’acte ou en utilisant la définition validée de l’hypertension obtenue en associant les données des deux fichiers administratifs, nous avons constaté que l’incidence de l’hypertension décroît à mesure que le niveau de défavorisation augmente. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Les associations observées entre l’hypertension et la défavorisation varient en fonction du fichier administratif utilisé : de façon générale, on observe une association positive lorsqu’on utilise le fichier des hospitalisations, mais négative lorsqu’on utilise la définition standard et le fichier des services médicaux rémunérés à l’acte, ce qui laisse croire qu’il existe un biais de consultation favorisant les personnes les plus avantagées sur le plan socioéconomique. </sec>
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».