The Impact of Social and Material Inequities on Health Care in the Erie-St. Clair LHIN
Notice bibliographique
Résumé
Despite evidence that investing in health equity increases overall population health for a fraction of the cost of investing in acute care and medical treatment, only five percent of Canadian healthcare dollars are allocated for public health, a fraction of which is spent on addressing health inequity. The purpose of this research study is to examine the impact of social and material inequities on healthcare in the Erie-St. Clair Local Health Integration Network (LHIN), with a focus on the Social Determinants of Health. During the review of the literature, it was found that overall materially and socially deprived patients fared much worse in all aspects of healthcare, including access, utilization, outcomes and cost, than those in who were not deprived. In fact, positive healthcare outcomes increase steadily as one moves up the spectrum from the most deprived to the least deprived. No studies were found that examined this occurrence in the Erie-St. Clair LHIN. This research study will enable the LHIN to focus their efforts on the specific Social Determinants that are affecting healthcare in Erie-St. Clair. This will be a mixed-methods study including archived data analysis to aggregate data on a population level and qualitative in-person interviews and telephone surveys to establish individual level data with residents and stakeholders. This funded study is currently in the planning stages, and no conclusions or results are evident yet. However, based on the literature, it is evident that there is an absolute need for investment in health equity and the socioeconomic model of healthcare versus the medical model.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».