Spatial mapping and geographic variation of inflammatory bowel disease in Canada: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Inflammatory bowel disease (IBD) poses significant challenges to healthcare systems, with rising prevalence globally. To address challenges of health resource allocation and understand the geographic distribution of disease in Canada, we explored spatial mapping of IBD across Canada. METHODS: Data from 2009 to 2018 Canadian Community Health Survey identified individuals with IBD. Crude and adjusted prevalence rates were calculated, and spatial dependencies were analyzed using Moran's I. Local indicators of spatial association identified hot-spots where the prevalence of IBD was significantly different than neighboring areas. Spatial autoregressive models assessed the influence of sociodemographic factors on spatial dependencies. RESULTS: Across 109 health regions, 492 560 individuals were included, representing 29 846 350 Canadians. Crohn's disease and ulcerative colitis were reported in 0.38% and 0.47% of Canadians, respectively. Age and sex-standardized prevalence ranged from 742 to 1267 per 100 000. Significant dependencies among health regions were found, but dependencies were explained by the distribution of sociodemographic characteristics in a region. CONCLUSIONS: Results demonstrated significant geographic variations in the prevalence of IBD in Canada. Evidence suggests that differences in prevalence between regions are primarily driven by individual demographics rather than geographical characteristics.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».