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Enregistrement W7105983940 · doi:10.7939/83098

Public Health Unit Funding Per Capita and Type 2 Diabetes Among Adults in Ontario in 2013/14

2025· dissertation· en· W7105983940 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthPer capitaUnit (ring theory)Population healthPopulationType 2 diabetesHealth equityPer capita incomeEquity (law)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Type 2 diabetes is one of the biggest public health concerns. Area-level and individual-level risk factors can influence the likelihood of an individual developing the disease. In recent years, there have been observational studies in the United States, and to a lesser extent the United Kingdom, on the potential benefits public health funding can have on population health outcomes. Very few studies have looked at this relationship from a Canadian context, with none examining type 2 diabetes as the health outcome. This study will examine the estimated association between public health unit funding per capita and type 2 diabetes risk, and whether an increase in public health unit funding per capita can help improve health equity across income groups. Methods: This cross-sectional study utilized data from the 2013/14 cycle from the Canadian Community Health Survey, an annual population survey from Statistics Canada. Public Health Unit funding data was provided from the 2013 Public Health Funding Model for Mandatory Programs report. Per capita funding figures were created by utilizing the Canadian Census Population Estimates from 2011. To analyze the association between public health unit funding and risk for type 2 diabetes, multilevel logistic regression modelling was utilized via a step-up approach. Cross-level interaction for household income and PHU funding per capita was also tested to examine heterogeneity in the association across sociodemographic groups. Results: The relationship found between public health unit funding and type 2 diabetes was statistically non-significant, with an increase in odds for type 2 diabetes in the fully adjusted model (OR: 1.14; 95% CI: 0.98, 1.34). Cross-level interaction on PHU funding per capita and household income in the final model showed a statistically non-significant association for all income levels except for those at $40,000 to $60,000 (OR: 0.76; 95% CI: 0.61, 0.94). Only the $20,000 to $40,000 income group had an odds ratio over one in the fully adjusted model (OR: 1.07; 95% CI: 0.81, 1.40). Conclusion: Contrary to previous literature, public health unit funding per capita was associated with an increase in odds for type 2 diabetes among adults in Ontario in 2013/14. However, the findings also showed that there might be a potential protective effect with PH funding per capita among those at lower income levels. Further research should be undertaken to have a clearer idea of the relationship between public health funding and type 2 diabetes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2025
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