Healthcare utilisation among Canadian adults in rural and urban areas – The Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective is to determine the use of health-care services (physician visits, emergency department use and hospitalisations) in rural areas and examine differences in four geographic areas on a rural to urban spectrum. METHODS: We conducted a secondary analysis of cross-sectional data from a population-based prospective cohort study, the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). Participants included community-dwelling adults aged 45-85 years old from the tracking cohort of the CLSA (n = 21,241). Rurality was classified based on definitions from the CLSA sampling frame and similar to the 2006 census. Main outcome measures included self-reported family physician and specialist visits, emergency department visits and hospitalisations within the previous 12 months. Results were compared for four geographic areas on a rural-urban continuum. Univariate and bivariate analyses were performed on data from the 'tracking cohort' of the CLSA, Chi-square tests were used for categorical variables. Logistic regression models were created for the main outcome measures. RESULTS: Participants in rural and mixed rural and urban areas were less likely to have seen a family physician or a specialist physician compared to urban areas. Those living in rural and peri-urban areas were more likely to visit an emergency department compared to urban areas. These differences persisted after adjusting for sociodemographic and health-related variables. There were no significant rural-urban differences in hospitalisations. CONCLUSION: Rural-urban differences were found in visits to family physicians, specialists and emergency departments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».