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Enregistrement W4401129756 · doi:10.1186/s13104-024-06849-x

A comparison of self-reported chronic disease, health awareness and behaviours in social housing residents: cross-sectional study of communities in Ontario and Quebec

2024· article· en· W4401129756 sur OpenAlexafffundabout
Gina Agarwal, Melissa Pirrie, Christie Koester, Drashti Pete, Julia Antolovich, Ricardo Angeles, Francine Marzanek, Magali Girard, Janusz Kaczorowski

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcMaster UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalImpactHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPovertyMedicinePsychological interventionGerontologyCross-sectional studyEnvironmental healthScale (ratio)Public housingSocial supportDemographyGeographyPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Social housing programs are integral to making housing more affordable to Canadian seniors living in poverty. Although the programs are similar across Canada, there may be inter-provincial differences among the health of residents that could guide the development of interventions. This study explores the health of low-income seniors living in social housing in Quebec and compares it with previously reported data from Ontario. RESULTS: 80 responses were obtained in Quebec to compare with the previously reported Ontario data (n = 599) for a total of 679 responses. More Ontario residents had access to a family doctor (p < 0.001). Quebec residents experienced less problems with self-care (p = 0.017) and less mobility issues (p = 0.052). The visual analog scale for overall health state was similar in both provinces (mean = 67.36 in Ontario and 69.23 in Quebec). Residents in Quebec smoked more cigarettes per day (p = 0.009). More residents in Ontario participated in moderate physical activity (p = 0.09), however, they also spent more time per day on the computer (p = 0.006).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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