Sociodemographic Characteristics Associated with Higher Numbers of COVID-19 Cases: A Neighbourhood Level Study in Ottawa, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCATION: The complex interplay of the social conditions that one lives in and functions greatly influences the exposure to a certain health condition and the ability to recover from it. Reports on COVID-19 diagnosis, hospitalization and fatality reveal a clear sociodemographic divide with the marginalized communities bearing a disproportionately higher burden of the outcomes. The objectives of this study was to explore the neighbourhoods characteristics associated with higher COVID-19 rates in Ottawa by employing a social determinants of health framework that identifies critical intersections that impact of multi-level determinants of health. METHODOLOGY: This study is based on data on 98 neighbourhoods in Ottawa that were collected from the Ottawa Neighbourhood study (ONS). The outcome variable was COVID-19 rate between March 09, 2020 - January 31, 2021. The independent variables were potentially vulnerable groups, Socioeconomic, neighbourhood, and demographic factors. We used descriptive and logistic regression methods to analyse the data. RESULTS: The neighbourhoods that had relatively high number of rates COVID-19 cases were Hunt Club Park (909), Manor Park (831), Greenboro East (739), Overbrook McArthur (641), and Hunt Club Upper-Blossom Park (619); and the ones with lowest rates were Laurentian (44), Old Ottawa South (31), Richmond (22), Riverside South Leitrim (19), Wateridge Village (5), and Westboro (3). Multivariate regression analysis showed that neighborhood characteristics such as percentage of community health center within a 50m walk, higher population density, higher percentage of people taking public transportation to work, higher percentage of people with no high school diploma, perceived walkability score, low income prevalence, higher percentage of unsuitable housing, households with multiple family, refugee population, new comer during 2011-16, single parent family, and higher percentage of living alone were associated higher odds of above average COVID-19 rates. CONCLUSION: These findings reflect a greater likelihood of COVID-19 infection in the neighbourhoods with poorer socioeconomic and living conditions such as low income, unhealthy housing, and higher population density. Addressing the challenges among the disadvantaged communities may help reduce the higher vulnerability and promote health conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».