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Enregistrement W4415279826 · doi:10.1136/bmjopen-2025-100610

Rethinking the way we measure access to language-concordant health services for minority language populations: a secondary analysis of publicly available physician and population data in Ontario, Canada

2025· article· en· W4415279826 sur OpenAlexaffabout
Patrick Timony, Christopher Belanger, Arlynn Bélizaire, Antoine Desîlets, Alain P. Gauthier, Sathya Karunananthan, Mwali-Nachishali Muray, Cayden Peixoto, Jonathan Fitzsimon, Lise M. Bjerre

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensOttawa Public HealthUniversity of OttawaInstitut du Savoir MontfortPublic Health OntarioNOSM UniversityCanadian Society for International HealthLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Health careHealth services researchMeasure (data warehouse)Health equityMinority languagePopulationHealth servicesPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Providing care in a patient's preferred language improves health outcomes and patient satisfaction. In Ontario, access to French-speaking physicians (FSPs) is estimated using FSP-to-Francophone population ratios and compared with total physician-to-total population ratios. This approach fails to consider the fact that FSPs also serve non-Francophone patients and that Francophones must compete with the entire population to access FSPs. As a result, this approach inaccurately suggests that Francophones have better access to language-concordant care than Anglophones/Allophones. We propose a novel approach to address this issue, enabling unbiased comparisons of access to language-concordant care across linguistic groups. DESIGN: This secondary analysis of publicly available data containing linguistic variables for the Ontario population (Statistics Canada, 2021 Census) and for family physicians (FPs) (College of Physicians and Surgeons of Ontario, January 2024) calculated competition-adjusted ratios and probabilities of accessing language-concordant care. SETTING: Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Census and publicly available data on FPs (ie, those providing comprehensive family medicine care to the community) and the Ontario population were obtained. RESULTS: Province-wide, the crude ratio of FSPs per 1000 Francophones was 3.46. After adjusting for competition, the ratio of FSP per 1000 population was 0.12, compared with a general physicians-per-1000 population ratio of 1.05. Anglophones/Allophones attached to a FP have a 100% probability of receiving care in English compared with an 11.4% probability for Francophones to receive care from a FSP. Expressed otherwise, Anglophones/Allophones are 8.8 times more likely to receive language-concordant care (ie, care in English) than Francophones. CONCLUSIONS: Although crude physician-to-population ratios overestimate Francophones' access to FSPs, competition-adjusted ratios and probabilities demonstrate that they are much less likely to access language-concordant care than Anglophones/Allophones. This novel approach has equity implications for health human resources planning and can be applied to other linguistic minority groups and healthcare providers.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0070,017
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,295 · 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'admission2
Résumé présentoui

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