Comparison of socio-economic determinants of COVID-19 testing and positivity in Canada: A multi-provincial analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of the COVID-19 pandemic have been more pronounced for socially disadvantaged populations. We sought to determine how access to SARS-CoV-2 testing and the likelihood of testing positive for COVID-19 were associated with demographic factors, socioeconomic status (SES) and social determinants of health (SDH) in three Canadian provinces. METHODS: An observational population-based cross-sectional study was conducted for the provinces of Ontario, Manitoba and New Brunswick between March 1, 2020 and April 27, 2021, using provincial health administrative data. After excluding residents of long-term care homes, those without current provincial health insurance and those who were tested for COVID-19 out of province, records from provincial healthcare administrative databases were reviewed for 16,900,661 healthcare users. Data was modelled separately for each province in accordance to a prespecified protocol and follow-up consultations among provincial statisticians and collaborators. We employed univariate and multivariate regression models to examine determinants of testing and test results. RESULTS: After adjustment for other variables, female sex and urban residency were positively associated with testing, while female sex was negatively associated with test positivity. In New Brunswick and Ontario, individuals living in higher income areas were more likely to be tested, whereas in Manitoba higher income was negatively associated with both testing and positivity. High ethnocultural composition was associated with lower testing rates. Both high ethnocultural composition and high situational vulnerability increased the odds of testing positive for SARS-CoV-2. DISCUSSION: We observed that multiple demographic, income and SDH factors were associated with SARS-CoV-2 testing and test positivity. Barriers to healthcare access identified in this study specifically relate to COVID-19 testing but may reflect broader inequities for certain at-risk groups.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».