Identification of Health Equity Measures for a Canadian Regional, Academic Hospital: A Rapid Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
This study is situated in Northeastern Ontario, which like other regions in Canada, requires a health equity strategy that extends to a hospital’s role in the collection and use of locally relevant health equity data. The Canadian health care system aims to provide publicly funded ‘universally accessible’ health care, but struggles with these objectives. The study is motivated by Northeastern Ontario’s longstanding health inequities and stems from comprehensive efforts to answer a question presented by regional, academic health sciences centre, Health Sciences North’s (HSN), Board of Directors: How can we measure health equity? This rapid review of literature is part of a larger, three-armed study titled “Identification of Health Equity Data Indicators for a Northeastern Ontario Regional Academic Health Sciences Centre: A Multi-Methods Study.” It seeks to understand what and how health equity data is identified, collected, analyzed and managed in the context of Canadian hospitals. A rapid review methodology was chosen for the rapid translation of knowledge to inform a subsequent environmental scan and community and partner engagement sessions as part of the larger study.
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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 | 0,106 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».