Influence of the definition of rurality on geographic differences in HIV outcomes in British Columbia: a retrospective cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving rural health is often identified as a priority area for research and policy in Canada. We examined how findings on HIV outcomes (virologic suppression) can vary depending on the definition of rurality used. METHODS: We performed retrospective cohort analyses using the Comparative Outcomes and Service Utilization Trends study population-based cohort of adults (age ≥ 19 yr) living with HIV in British Columbia between Apr. 1, 2012, and Mar. 31, 2013. We performed univariate logistic regression analyses using the following geographic variables to predict HIV virologic suppression: rurality defined by forward sortation area, by Statistical Area Classification and by health authority. We mapped suppression using geographic information systems. RESULTS: Virologic suppression was observed in 5605 (65.2%) of 8598 participants. In univariate analysis, rurality defined by Statistical Area Classification (odds ratio [OR] 0.73, 95% confidence interval [CI] 0.65-0.82), but not by forward sortation area, was associated with lower odds of suppression. When we examined suppression by health authority, Northern Health had the lowest odds of suppression (OR 0.46, 95% CI 0.36-0.58 compared to Vancouver Coastal Health). Geographic information systems mapping showed poorer suppression in northern areas. INTERPRETATION: Health outcome findings can vary depending on the definition of the geographic variable. When including geographic variables, researchers should carefully consider variable definitions and whether other classification systems, such as north-south, are more appropriate than rurality for their analysis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».