Geographic Variation in the Prevalence of Rheumatoid Arthritis in Alberta, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Timely access to rheumatologists remains a challenge in Alberta, a Canadian province with vast rural areas, whereas rheumatologists are primarily clustered in metro areas. To address the goal of timely and equitable access to rheumatoid arthritis (RA) care, health planners require information at the regional and local level to determine the RA prevalence and the associated health care needs. METHODS: Using Alberta Health administrative databases, we identified RA-prevalent cases (April 1, 2015-March 31, 2016) on the basis of a validated case definition. Age- and sex-standardized prevalence rates per 1000 population members and the standardized rates ratio (SRR) were calculated. We applied Global Moran's I and Gi* hotspot analysis using three different weight matrices to explore the geospatial pattern of RA prevalence in Alberta. RESULTS: Among 38 350 RA cases (68% female; n = 26 236), the prevalence rate was 11.81 cases per 1000 population members (95% confidence interval [CI] 11.80-11.81) after age and sex standardization. Approximately 60% of RA cases resided in metro (Calgary and Edmonton) and moderate metro areas. The highest rate was observed in rural areas (14.46; 95% CI 14.45-14.47; SRR 1.28), compared with the lowest in metro areas (10.69; 95% CI 10.68-10.69; SRR 0.82). The RA prevalence across local geographic areas ranged from 4.7 to 30.6 cases. The Global Moran's I index was 0.15 using three different matrices (z-score 3.96-4.24). We identified 10 hotspots in the south and north rural areas and 18 cold spots in metro and moderate metro Calgary. CONCLUSION: The findings highlight notable rural-urban variation in RA prevalence in Alberta. Our findings can inform strategies aimed at reducing geographic disparities by targeting areas with high health care needs.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle