Unveiling the Spatial Dimensions of Hospitalization and Resource Utilization in Rural Ontario: A Comprehensive Analysis of Travel Time, Socio-demographic Factors, and Healthcare System Usage
Notice bibliographique
Résumé
The provision of equitable and appropriate health and care services to rural communities is a critical component of the Canadian health system. Rural communities face severe pressures from poor access to health services and health policies that reinforce these challenges. Consequently, rural health inequalities are a concern for policymakers and researchers interested in rural populations. Accessibility of appropriate health services varies due to spatial (e.g., geographic barriers such as distance, climate, or natural features) and non-spatial factors (e.g., socio-demographic characteristics and health service planning). This thesis comprises three studies that collectively develop a comprehensive picture of rural health and care service accessibility in Ontario, Canada. The first study is a scoping review of how rural high-resource healthcare users are defined in the literature. Despite its frequent use, no standardized definition of high resource use exists. The second study evaluates accessibility to Emergency Departments (EDs) at the small-area level using a three-step floating catchment area (3SFCA) method. This method calculates accessibility scores based on supply, demand, and travel time, identifying changes in ED service access among rural residents by analyzing data from the 2011 Canadian Census Health and Environment Cohorts (CanCHEC) and the National Ambulatory Care Reporting System (NACRS) from 2018/19 to 2020/21. The third study explores the influence of spatial accessibility and socio-demographic factors on attachment to primary care using Geographic Weighted Regression (GWR). A mixed-methods approach examines how socio-demographic variables, such as material deprivation, residential instability, and ethnic concentration, correlate with primary care attachment. Findings reveal significant relationships between higher levels of deprivation, instability, and decreased attachment rates, underscoring the role of socio-economic factors in healthcare disparities. This research highlights substantial variations in healthcare access among rural residents. Local factors and spatial non-stationarity significantly impact healthcare utilization. Tailored healthcare policies are crucial to addressing disparities in ED use and primary care access. These findings contribute to a nuanced understanding of neighborhood-level healthcare variability, offering insights for improving service delivery and advocating for targeted strategies to enhance accessibility and reduce disparities, ultimately improving public health outcomes in rural Ontario.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».