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Enregistrement W4240782225 · doi:10.32920/14640684.v1

Accessibility to health care facilities in Montreal Island: an application of relative accessibility indicators from the perspective of senior and non-senior residents

2021· preprint· en· W4240782225 sur OpenAlexafffundabout
Antonio Páez, Ruben G. Mercado, Steven Farber, Catherine Morency, Matthew J. Roorda

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHuman Resources and Skills Development Canada
Mots-clésHealth carePsychological interventionCensusBusinessGeographyMedicineEnvironmental healthPopulationNursingEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Geographical access to health care facilities is known to influence health services usage. As societies age, accessibility to health care becomes an increasingly acute public health concern. It is known that seniors tend to have lower mobility levels, and it is possible that this may negatively affect their ability to reach facilities and services. Therefore, it becomes important to examine the mobility situation of seniors vis-a-vis the spatial distribution of health care facilities, to identify areas where accessibility is low and interventions may be required. Methods Accessibility is implemented using a cumulative opportunities measure. Instead of assuming a fixed bandwidth (i.e. a distance threshold) for measuring accessibility, in this paper the bandwidth is defined using model-based estimates of average trip length. Average trip length is an all-purpose indicator of individual mobility and geographical reach. Adoption of a spatial modelling approach allows us to tailor these estimates of travel behaviour to specific locations and person profiles. Replacing a fixed bandwidth with these estimates permits us to calculate customized location- and person-based accessibility measures that allow inter-personal as well as geographical comparisons. Data The case study is Montreal Island. Geo-coded travel behaviour data, specifically average trip length, and relevant traveller's attributes are obtained from the Montreal Household Travel Survey. These data are complemented with information from the Census. Health care facilities, also geo-coded, are extracted from a comprehensive business point database. Health care facilities are selected based on Standard Industrial Classification codes 8011-21 (Medical Doctors and Dentists). Results Model-based estimates of average trip length show that travel behaviour varies widely across space. With the exception of seniors in the downtown area, older residents of Montreal Island tend to be significantly less mobile than people of other age cohorts. The combination of average trip length estimates with the spatial distribution of health care facilities indicates that despite being more mobile, suburban residents tend to have lower levels of accessibility compared to central city residents. The effect is more marked for seniors. Furthermore, the results indicate that accessibility calculated using a fixed bandwidth would produce patterns of exposure to health care facilities that would be difficult to achieve for suburban seniors given actual mobility patterns. Conclusions The analysis shows large disparities in accessibility between seniors and non-seniors, between urban and suburban seniors, and between vehicle owning and non-owning seniors. This research was concerned with potential accessibility levels. Follow up research could consider the results reported here to select case studies of actual access and usage of health care facilities, and related health outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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