Developing Health Neighbourhood Catchments for Health System Planning in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context The Frontenac Lennox and Addington Ontario Health Team (FLA OHT) is developing a health system planning tool to inform decision-making on primary care attachment and access at the Primary Care Network (PCN) table. Objective This work describes the FLA population using geo-spatial and administrative data (primary care attachment, chronic disease prevalence), sociodemographic data from the 2021 Census, social determinants of health from national surveys, and primary care contextual data to create “Health Neighbourhoods.” Study Design and Analysis Using census boundaries (Dissemination Blocks), an enhanced 2-step floating catchment method was applied to attributed boundaries within FLA, with unattached patient rates as the primary access variable. Drive time and other variables were used as decay functions to model geo-spatial changes in accessibility. The model considered primary care provider ratios and available physicians at each location. Catchments were refined using health equity data from the 2021 Census Ontario Marginalization Index, the South East Health Unit, and with help from the PCN. Setting or Dataset The study covered the FLA region of Ontario, including urban, semi-urban, and rural/remote settings. Data sources included Statistics Canada, INSPIRE-Primary Health Care, and ESRI Canada. Population Studied The entire attributed population of the FLA catchment was included, focusing on those needing attachment to primary care. Intervention/Instrument A geo-spatial approach was used to create a data-informed planning tool for regional decision-makers on primary care access and attachment. Outcomes Measured Access parameters for primary care providers were calculated at several census levels and aggregated to create local primary care catchments for further population health analysis, including chronic condition prevalence and health equity indicators. Results Geo-spatial modeling in the FLA region led to the development of primary care catchments describing the need for services. Catchments vary in size between urban and rural settings, with non-contiguous bounds to account for service delivery overlap. The access parameter highlights the potential to tune model outputs with health equity indicators. Conclusions Creating health neighbourhood catchments based on unattached primary care data using a geo-spatial supply-demand model is feasible and will support ongoing planning.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».