Development and validation of a rurality index for healthcare research in Japan: a modified Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Rural-urban healthcare disparities exist globally. Various countries have used a rurality index for evaluating the disparities. Although Japan has many remote islands and rural areas, no rurality index exists. This study aimed to develop and validate a Rurality Index for Japan (RIJ) for healthcare research. DESIGN: We employed a modified Delphi method to determine the factors of the RIJ and assessed the validity. The study developed an Expert Panel including healthcare professionals and a patient who had expertise in rural healthcare. SETTING: The panel members were recruited from across Japan including remote islands, mountain areas and heavy snow areas. The panel recruited survey participants whom the panel considered to have expertise. PARTICIPANTS: The initial survey recruited 100 people, including rural healthcare providers, local government staff and residents. PRIMARY OUTCOME MEASURES: Factors to include in the RIJ were identified by the Expert Panel and survey participants. We also conducted an exploratory factor analysis on the selected factors to determine the factor structure. Convergent validity was examined by calculating the correlation between the index for physician distribution and the RIJ. Criterion-related validity was assessed by calculating the correlation with average life expectancy. RESULTS: The response rate of the final survey round was 84.8%. From the Delphi surveys, four factors were selected for the RIJ: population density, direct distance to the nearest hospital, remote islands and whether weather influences access to the nearest hospital. We employed the factor loadings as the weight of each factor. The average RIJ of every zip code was 50.5. The correlation coefficient with the index for physician distribution was -0.45 (p<0.001), and the correlation coefficients with the life expectancies of men and women were -0.35 (p<0.001) and -0.12 (p<0.001), respectively. CONCLUSION: This study developed the RIJ using a modified Delphi method. The index showed good validity.
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 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 | 0,134 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».