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Enregistrement W4392049749 · doi:10.1186/s12889-024-17984-2

Selective under-representation of Pacific peoples in population estimates for health indicator measurements in Aotearoa New Zealand misinforms policy making

2024· article· en· W4392049749 sur OpenAlexaff
Gerard J.B. Sonder, Corina Grey, Debbie Ryan, Jacqueline Cumming, Andrew Sporle, Philip C. Hill

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCensus and Population Estimation
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusAotearoaPacific islandersPopulationGeographyAmerican Community SurveyBiostatisticsEthnic groupPublic healthHealth equityDemographyHealth careMedicineSocioeconomicsEnvironmental healthEconomic growthPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Census of Populations and Dwellings' is the five yearly population count of Aotearoa New Zealand. Best available populations (BAP) are subnational projections based on census data and demographic assumptions developed for healthcare planning and funding allocation but are also used as the denominator for health indicator monitoring. Pacific people are systematically undercounted, but the impact on health statistics is not well studied. For COVID-19 vaccination coverage, health service user (HSU) data were considered a more reliable denominator than BAP but introduced new biases. We aimed to understand how the choice of denominator population impacts estimates of population size and health system performance for Pacific people at a local level. METHODS: We described how declining census response rates affected population data quality. We compared BAP and HSU data at district level. For the indicators 'access to primary care' and 'cervical cancer screening uptake' we replaced currently used BAP denominators with HSU and examined the impact for different ethnic groups in different geographic districts. RESULTS: Overall Census 2018 response declined by 10%, but for Māori and Pacific people by 21% and 23%, respectively. This inequitably affected BAP accuracy. Census undercount was highest in the district with the largest Pacific populations, where HSU exceeded BAP most. Notably, 'access to primary care' for Pacific people in this district consistently exceeds 100%. Using BAP, both health indicators are currently estimated as highest for Pacific people compared to other ethnic groups, but when based on HSU, they dropped to lowest. Similar, but less pronounced trends occurred in other districts. Changes in trends over time for both indicators coincided mostly with adjustments in BAP, rather than changes in the numerators. CONCLUSIONS: The current use of BAP denominators for health statistics does not enable reliable monitoring of key health indicators for Pacific people. HSU denominators are also unsuitable for monitoring health. Exploring the feasibility of a real-time population register is strongly recommended as a new, transparent, way of obtaining more reliable, timely population data to guide policymaking and underpin a more equitable health system under the health reforms. Meanwhile, reporting of ethnic specific outcomes need to include a clear assessment of the potential for bias due to inaccurate population estimates.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,192
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 enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,192
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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