Prevalence of winter migration to warmer destinations among Ontarians (“snowbirds”) and patterns of their use of health care services: a population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older Canadians frequently migrate to warmer destinations for the winter season (snowbirds). Our aim was to examine the prevalence of migration to warmer destinations among Ontarians, and to compare the characteristics and use of health care services of snowbirds to those of older Ontarians who did not migrate for the winter. METHODS: We conducted a population-based analysis using health administrative databases from Ontario. We compiled 10 seasonal cohorts (2009/10 to 2018/19) of adults aged 65 or more who filled a travel supply of medications under the Ontario Drug Benefits program (snowbirds) between September and January (snowbird season). We calculated the seasonal prevalence of snowbirds per 100 Ontarians aged 65 or more. We matched each snowbird in the 2018/19 season to 2 nonsnowbirds on age and sex, and compared their characteristics and patterns of use of government-funded health care services. RESULTS: Over the 10-year period, 53 431 to 70 863 Ontarians aged 65 or more were identified as snowbirds (seasonal prevalence 2.6%-3.3%). Compared to nonsnowbirds, snowbirds were more likely to be recent migrants, live in higher-income neighbourhoods, have fewer comorbidities and make more visits to primary care physicians. From January to March 2019, snowbirds accessed government-funded health care services for a median of 0 days (interquartile range [IQR] 0-1 d), compared to 4 days (IQR 2-8 d) among nonsnowbirds. INTERPRETATION: About 3% of older Ontarians migrate to warmer destinations for the winter each season. Since few access health care services in Ontario from January to March, researchers are encouraged to consider the snowbird population and the impact of their absence on evaluations that assume continuous observation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».