Proceedings of the Canadian Society of Allergy and Clinical Immunology Annual Scientific Meeting 2020
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pediatric asthma emergency department (ED) visits and repeat visits place a significant burden on healthcare.National and provincial level studies demonstrate geographic variation in asthma ED visits and links to marginalization, but preclude translation into practical targeting of healthcare delivery.It is important to understand the relationship between pediatric asthma ED visits and marginalization at a more granular level.Our objective was to map the city-level geographic variation in pediatric asthma ED visit and re-visit rates in Ottawa, Canada and the relationship with marginalization.Methods: We performed a single centre retrospective cohort study of children ages 1-17 with one or more ED visits for asthma at the Children's Hospital of Eastern Ontario.Using postal codes, we linked patients to census tracts.Per census tract, we mapped pediatric asthma ED visit and re-visit rates within 1 year and identified overlap with the Ontario Marginalization Index.Results: Of 1,620 children with an index ED visit, 18.5% had a repeat ED visit.We identified 10 hot spot census tracts each for pediatric asthma ED visit and re-visit rates.We identified an overlap between urban hot spots and areas with high marginalization with respect to residential instability, material deprivation and ethnic concentration.Conclusions: At a granular, city-wide level, pediatric asthma ED visit and re-visit rates are heterogeneous.Urban hot spots, in contrast to rural, have more overlap with marginalization.These methods can be used in other jurisdictions to inform practical community strategies for geographically-targeted prevention of pediatric asthma-related ED visits in vulnerable areas.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,247 | 0,149 |
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 ».