Spatial Access to Sexual Health Clinics Measured Through a Novel Accessibility Score in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding spatial access to sexual health services will provide the foundation for future resource planning and allocation. The purpose of this study was to evaluate the potential geographic access to sexual health services in Toronto, Canada, by developing a novel accessibility index to sexual health clinics. METHODS: We created an accessibility index using the 2-step floating catchment area method to quantify neighborhood-level access to sexual health clinics. The index assumed mixed modes of urban travel through walking and public transit, as well as through driving, and was estimated at the census tract level. RESULTS: Census tracts were grouped into quantiles by the estimated accessibility score. Census tracts with higher accessibility scores were characterized as those with greater residential instability and lower dependency and ethnic concentration. The downtown core area has all census tracts categorized as medium, high, or very high (average [SD] score, 1.320 [0.312]), whereas the noncore area has 56.98%, 302 of 530 census tracts categorized as medium, high, or very high (average [SD] score, -0.105 [0.960]). CONCLUSIONS: We demonstrated the benefit of using statistical methods to quantify the geographical access to sexual health services and identified neighborhoods with high and low levels of access. Findings from this study present an overview of the level of spatial access to sexual health clinics in Toronto based on clinic locations in 2018 and can be further used to characterize neighborhoods with a lower level of access and inform policy and planning decisions in the city.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».