Disparities in use of a virtual pediatric emergency department in Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Virtual care can facilitate access to pediatric emergency departments (EDs), but it is unclear if virtual care is equitably accessed by patients from marginalized communities. This study compares the use of a virtual pediatric ED between neighbourhoods with different levels of marginalization. Methods: This is a cross-sectional study of virtual ED visits per neighbourhood (defined by census dissemination area) within 100 km of a tertiary-care pediatric hospital in Ottawa, Ontario, from May to December 2020. Our primary outcome was incidence rate ratios (IRRs) of virtual ED visits for each quintile of the Ontario Marginalization Index's four dimensions: material deprivation, ethnic concentration, residential instability, and dependency. We conducted a negative binomial regression and adjusted for distance from the hospital. Results: There were 2920 virtual ED visits from 1076 dissemination areas. Compared to the first quintile of material deprivation (wealthier neighbourhoods), there were lower adjusted IRRs of virtual pediatric ED visits for the third (0.80, 95% confidence interval [CI] 0.68 to 0.94), fourth (0.79, 95% CI 0.67 to 0.94), and fifth (0.51, 95% CI 0.42 to 0.61) quintiles. The highest quintile of ethnic concentration (more diverse neighbourhoods) had a lower adjusted IRR compared to the lowest quintile (0.79, 95% CI 0.82 to 0.87). The adjusted IRR for the second quintile of residential instability was slightly higher than the first quintile (1.20; 95% CI 1.02 to 1.41). Adjusted IRR of visits did not vary by dependency. Conclusions: Wealthier and less ethnically diverse neighbourhoods displayed higher rates of virtual pediatric ED visits, after adjusting for distance to the hospital.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».