Population health indicators across Ontario’s Public Health Units: a cross-sectional analysis of the Canadian Community Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background Currently, 34 public health units (PHUs) in Ontario deliver public health programs and services to reduce preventable diseases, promote and protect health of their communities, and reduce persistent health inequities. Changes to the structure of Ontario PHUs have been proposed. This analysis compares the current 34 Ontario PHUs based on key health indicators for the purpose of determining local health needs in delivering public health programs and as a baseline for measuring the effect of any future changes to PHU structure. Methods We used data from the 2015–2016 Canadian Community Health Survey (CCHS), a voluntary cross-sectional survey about health status of Canadians. Twenty-one health indicators measured by the CCHS and particularly relevant to PHU responsibilities were identified and compared across units. In this descriptive, cross-sectional analyses we used survey-weighted frequency calculations of the selected indicator variables by PHU and χ 2 analyses to test differences in indicator distribution across PHU. Results All indicators except for sex were distributed unevenly by PHU. We particularly highlight differences across units in modifiable indicators and risk factors such as obesity, fruit and vegetable consumption, physical inactivity, smoking, and access to primary care physicians. Impact of the study While all PHUs strive towards the same mandated responsibilities, considerable variations in health indicators exist between health units. This underscores the necessity for PHUs to tailor programs and deliver services based on local needs. Future changes to PHU structure must be tested against baseline to determine if they ameliorate or exacerbate health inequities in Ontario.
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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 | 0,028 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».