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Enregistrement W4411204049 · doi:10.3389/fpubh.2025.1448812

Disproportionate impact of the COVID-19 pandemic on socially vulnerable communities: the case of Jane and Finch in Toronto, Ontario

2025· article· en· W4411204049 sur OpenAlexafffundabout
Zahra Movahedi Nia, Cheryl Prescod, Michelle F. Westin, Patricia K. Perkins, Mary Goitom, Kesha Fevrier, Sylvia Bawa, Jude Dzevela Kong

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensQueen's UniversityYork UniversityRegent Park Community Health CentreUniversity of TorontoNetwork for Business SustainabilityArtificial Intelligence in Medicine (Canada)Response Biomedical (Canada)
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)FinchPandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GeographyVirologyPolitical scienceGerontologyMedicineOutbreakBiologyEcologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective This work aims to study the disproportionate impact of the COVID-19 pandemic on the Jane and Finch community, one of the socially vulnerable neighborhoods in the Greater Toronto Area (GTA), Ontario, Canada, in terms of morbidity, mortality, and healthcare services. Methodology A dataset provided by the Black Creek Community Health Centre (BCCHC), gathered from different health-related portals, covering various health statistics during COVID-19, namely, COVID-19 number of cases, hospitalizations, deaths, percentage of vaccination with one-, two-, and three-dose(s), Primary and Preventive Care (PPC) visits which include fecal and pap-smear cancer tests, and percentage of completed Imaging, Procedures, and Surgeries (IPS) which include the number of patients waiting for surgery were studied using statistical analysis. Underserved communities in the Peel, York, and City of Toronto regions were recognized using the Ontario Marginalized Index (ON-Marg). The Jane and Finch community was selected from the fifth quintile of the ON-Marg index and compared with the remaining locations (first to fourth ON-Marg quantiles) using Kruskal-Wallis, Mann–Whitney u, and t -tests. The Gini index was used to understand the inequality of the health parameters among the selected neighborhoods. Local Indicator of Spatial Association (LISA) was used to detect the neighborhoods with significantly higher numbers of COVID-19 cases, hospitalizations, and mortalities. Results The Jane and Finch community had a significantly ( p < 0.0001) higher number of COVID-19 cases, hospitalizations, and mortalities. The significance and cluster analysis of LISA also extracted the Jane and Finch community as one of the hotspots with significantly higher COVID-19 infection, hospitalization, and death. The percentage of the third-dose vaccination was significantly lower for the Jane and Finch community ( p = 0.0004). The number of patients during the COVID-19 pandemic versus before that decreased significantly more for pop-smear tests ( p = 0.041) and surgery waitlists ( p = 0.037) for the Jane and Finch community. Conclusion As one of the most socially vulnerable communities of GTA, the Jane and Finch community has endured a heavier burden of the disease during the COVID-19 pandemic. This work aims to help the Jane and Finch community recover faster by shedding light on health areas in which it has suffered more from the COVID-19 outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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