Additional file 1 of Socioeconomic gradient in mortality of working age and older adults with multiple long-term conditions in England and Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Supplementary Table 1. Health administrative data sources used (Ontario). Supplementary Table 2. Description of the 2015 Index of Multiple Deprivation (IMD) and 2016 ON-MARG material deprivation index (ON). Supplementary Table 3. Time criteria for long-term conditions counted in the current study (including those counted in the sensitivity analysis) in England. Supplementary Table 4: Case ascertainment algorithms for long-term conditions, applied to Ontario (Canada) health administrative data sources. Supplementary Table 5. Demographic characteristics of people with missing data that were excluded from the analytical sample by jurisdiction. Supplementary Table 6. Descriptive table of those censored in England and Ontario (Canada). Supplementary Table 7. Prevalence of long-term conditions by jurisdiction. Supplementary Table 8. Cox regression estimates for model 1 and 2 in England and Ontario (Canada). Supplementary Table 9. Cox regression estimates from model 3 and 4 stratified for working age adults (18–64 years) in England and Ontario (Canada). Supplementary Table 10. Cox regression estimates from model 3 and 4 stratified for older adults (65 + years) in England and Ontario (Canada). Supplementary Table 11. Cox Regression Estimates from the sensitivity analyses (to include the list of 26 conditions) of model 3 and 4 for working age adults (18–64 years) in England and Ontario (Canada). Supplementary Table 12. Cox Regression Estimates from the sensitivity analyses (to include the list of 26 conditions) of model 3 and 4 for older adults (65 + years) in England and Ontario (Canada).
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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 | 0,001 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,544 | 0,038 |
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 ».