Chronic disease prevalence and preventive care among Ontario social housing residents compared with the general population: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults living in social housing report poor health and access to healthcare services. This study aimed to estimate the prevalence of chronic diseases, influenza vaccination and cancer screenings among social housing residents versus non-residents in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a population-based cohort study for all health-insured Ontarians alive and aged 40 or older as of 1 January 2020. Social housing residents were identified using postal codes. Validated health administrative data case definitions were used to identify individuals with diabetes, hypertension, chronic obstructive pulmonary disease, asthma, congestive heart failure and cardiovascular disease. Influenza vaccination and mammography, Pap and colorectal cancer screenings were identified among screen-eligible residents using health administrative data. RESULTS: The prevalence of all chronic diseases was higher among social housing residents across all age groups: 40-59, 60-79 and 80+ years. Influenza vaccination rates in 2018-2019 were lower among social housing residents aged 60-79 and 80+ years. Mammography rates for women aged 50-69 years in 2018-2019 were 10-11% lower among social housing residents across all age groups compared with non-residents. Pap screening rates for women aged 40-69 in 2018-2019 were 6-8% lower among social housing residents. The percentage of colorectal screening in both women and men aged 52-74 was lower (9-10% in men and 6-7% in women) in social housing compared with the general population in 2019-2020. CONCLUSION: There is a higher prevalence of chronic diseases and lower cancer screening rates among the growing population of older adults in social housing in Ontario, Canada.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».