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Enregistrement W3111813436 · doi:10.1093/geroni/igaa057.3327

Spatial Analysis of Healthcare Offer and Request for Older People Aged 65 Years and Over in Quebec

2020· article· en· W3111813436 sur OpenAlexaffabout
Juliette Duc, Sébastien Barbat‐Artigas, Delphine Bosson-Rieutort

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensInstitut National d'Excellence en Santé et en Services Sociaux
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careBusinessHealth servicesPopulationOlder peopleIndex (typography)GeographyGerontologyMedicineEnvironmental healthEconomic growthComputer scienceWorld Wide WebEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With years, the health-needs of an individual become numerous and more complex, resulting in the requirement of an even more appropriate offer of health services. However, it is known that different factors make the services and the request of the population to health care unequally, especially the interregional variations. These are represented by a gap between the offer of healthcare and the need of the populations. The aim of this study was 1) to map the relationship between the location of the healthcare services in Quebec and population aged 65 years and over, and 2) to identify the characteristics related to the geographic variations in access to healthcare. We used data from “statcan.gc.ca”, “donneesquebec.ca” and “msss.gouv.qc.ca” regarding the facilities, their capacity, their services, and the populations’ characteristics. Analyses were performed on QGIS and R software. As expected, our results showed that there is a gap between the healthcare needs and the services: older people need a large amount of diverse services which are not always provided by secluded areas. Moreover, it also appeared that the deprivation index is related to the offer of health care. As this project takes part in a global project studying the health care trajectories of older people in Quebec using their administrative health databases, those findings will help better understand the impact of the geographic factors for the interregional variations of healthcare.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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