Mapping of Primary Care and Health Care Utilization in Naturally Occurring Retirement Communities: Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context: Naturally occurring retirement communities (NORCs) are unplanned communities with a high proportion of older residents. Mapping NORCs and understanding their unique sociodemographic characteristics and health utilization patterns can assist primary care teams in supporting older adults by: i) identifying geographical areas of high service need and, ii) developing neighborhood based programs. Study Design and Analysis Observational Design: Descriptive analysis identifying proportions of communities in the province of Ontario, Canada with ≥40% of persons with ≥55 years of age (NORCs) and the sociodemographic characteristics (e.g., Ontario Marginalization Index), health utilization and primary care enrollment models were displayed in a series of maps. Maps offered a visual presentation of provincial patterns of high density of older adults . The forward sortation areas, geographical units based on the first 3 characters of the Canadian postal code, from the 2016 census year were used. Dataset: Linked administrative data at ICES, an independent, non-profit research institute that routinely collects sociodemographic and healthcare information for the residents in Ontario, Canada. Population: All resident of Ontario ≥55 years of age as of March 31, 2021 (N=4,663,813). Intervention/Instrument: Maps to depict the distribution of NORCs and the patterns of health. Outcome Measure: Geographical patterns of NORCs in Ontario, Canada. Results: The regional distribution of NORCs varies across the province, with a greater number of NORCs identified in the Eastern and Northern regions of Ontario. The majority of NORCs had high proportion of older adults enrolled in team based models of primary care. Patterns of health use and frailty varied across the province. Conclusions: This is the first known study to map health use and primary care enrollment in NORCs in a province and highlights the complex and varied patterns of regional distribution. Mapping NORCs is an important resource for decision makers and planners to leverage primary care in supporting older adults to age in their communities.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».