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Enregistrement W4399210747 · doi:10.3138/ptc-2023-0114

Geographic Accessibility to Pelvic Health Physiotherapy Services Across Ontario: A Geographic Information System Analysis

2024· article· en· W4399210747 sur OpenAlexaffvenueabout
Marylène Charette, Linda McLean

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographic information systemPhysical therapyHealth servicesPhysical medicine and rehabilitationMedicineGeographyPopulationCartographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this study was to explore the distribution and geographic accessibility of pelvic health physiotherapist services for females in Ontario across an urban-rural gradient. Method: A geographic information system-based observational study was conducted. Physiotherapists’ practice locations (supply) were obtained from the College of Physiotherapists of Ontario registrant pelvic health roster. Dissemination area centroids (demand) were calculated based on 2021 Statistics Canada census data for females in Ontario. Locations were geocoded and mapped, and an accessibility score was computed using an enhanced two-step floating catchment area method. A choropleth map was generated with accessibility scores, and results were stratified using an urban-rural gradient. Results: Geographic locations of 1,172 pelvic health physiotherapists across Ontario were retrieved. The provincial average accessibility score was 1.84 pelvic health physiotherapists (PHPTs) per 10,000 females (range, min-max, 0–26.27 PHPTs). Access to a PHPT is more limited in rural areas and municipalities with weak to no metropolitan influence and higher in census metropolitan areas and larger urban centres. Conclusions: Regional disparities in accessibility to PHPT services for females in Ontario exist and should be considered in planning and policy development, particularly to enhance accessibility to females living in rural areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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