Disparities in Access to Trauma Care in Canada: A Geospatial Analysis of Census Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the proportion of the Canadian population residing within 1 hour of definitive trauma care at Level 1 and 2 trauma centers, and to examine the sociodemographic characteristics of individuals living beyond this range. Background: Disparities in access to trauma care remain a significant challenge in Canada, particularly for individuals in rural and remote communities. These inequities, often influenced by geographic isolation, limited resources, and systemic barriers, adversely impact patient outcomes. Methods: Geographic Information System methods were employed to define 1-hour ground and air transport catchment areas for adult Level 1 and 2 trauma centers across Canada. The study utilized Statistics Canada Census 2021 data to calculate the population (aged ≥ 15 years) living within and outside the 1-hour distance of these centers. Results: The majority of the adult Canadian population (75.8%; 23,475,747) lives within 1 hour of 32 designated Level 1 and Level 2 trauma centers. Conversely, the population living outside this range (24.2%; 7,503,439) is more likely to be unemployed (12.0% vs 8.0%, P < 0.05), without postsecondary education (21.2% vs 13.6%, P < 0.05), with household incomes of less than 60,000 $/year (10.9% vs 1.7%, P < 0.05), and of Indigenous origin (13.1% vs 3.2%, P < 0.05). With helicopter transport, the population within 1 hour increases to 90.3% (27,981,510); however, socioeconomic disparities persist for populations outside the 1-hour range. Conclusions: Disparities in access to definitive trauma care persist across Canada, disproportionately affecting lower socioeconomic and Indigenous populations, even with helicopter transport. Targeted efforts are needed to enhance trauma care delivery to these underserved groups.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle