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Enregistrement W7132997606

Understanding Rural-urban Disparities in Alcohol-related Health Service Use in Ontario, Canada

2022· dissertation· W7132997606 sur OpenAlexaffabout
Erik Loewen Friesen

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuralityHarmMental healthPublic healthHealth careHarm reductionPoison controlRural areaOccupational safety and healthGeospatial analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Rural, relative to urban, communities in Ontario, Canada experience disproportionately high rates of alcohol-related emergency department (ED) visits and hospitalizations; however, we have a limited understanding of why this disparity exists. The purpose of this thesis was to better understand rural-urban disparities in alcohol-related health service use to inform the development of evidence-based public health strategies that address high rates of alcohol-related harm in rural Ontario. Methods: This thesis was composed of three separate but related projects. The first was a scoping review of the international literature on rural-urban disparities in hazardous alcohol use and alcohol-related harm. The second was a geospatial analysis of regional rates of alcohol-related ED visits and hospitalizations across rural and urban Ontario health regions. The third was a retrospective cohort study evaluating rural-urban differences in clinical outcomes following alcohol-related hospitalizations. The latter two projects made use of Ontario health administrative data. Results: All three projects demonstrated that increasing rurality is associated with higher rates of alcohol-related harm. The retrospective cohort study also indicated that limited access to mental health and addiction services partially mediates the increased risk of alcohol-related harm in rural Ontario. Despite this general trend, each study also revealed important complexities to this association that merit consideration in future policy development. For example, the scoping review found that rural-urban disparities in alcohol-related harm vary based on the type of harm being evaluated and the sociodemographic characteristics of the study population. The spatial analysis found that the association between rurality and alcohol-related health service use differed between Northern and Southern Ontario. Finally, the retrospective cohort study indicated that the associations between rurality and clinical outcomes following alcohol-related hospitalizations are non-linear and vary substantially between outcome types. Conclusions: The results of thesis corroborate previous evidence that rural, relative to urban, communities in Ontario experience higher rates of alcohol-related harm but indicate that this association is not simple or linear. Rural communities should be prioritized for public health interventions aimed at reducing alcohol-related harm; however, more research is required to understand how these policies can be tailored to meet regional needs in an evidence-based manner.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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