Bibliographic record
Abstract
Objectif Présenter un profil populationnel pancanadien des besoins en soins de santé et de leur utilisation, facile d’accès et permettant des comparaisons entre les provinces et avec d’autres instances internationales. Conception Une comparaison des taux d’utilisation des soins de santé entre les provinces en utilisant des données d’enquêtes et des renseignements administratifs sur la santé. Contexte Les provinces du Canada. Principaux paramètres à l’étude Les taux canadiens et provinciaux de personnes en mauvaise santé (présence de problèmes chroniques) et d’utilisation des soins de santé (contacts avec des médecins de famille, avec d’autres médecins spécialistes, avec des infirmières et hospitalisations) sous forme de proportions mensuelles par 1000 habitants normalisées en fonction de l’âge et du genre. Résultats La proportion mensuelle par 1000 habitants de personnes souffrant d’au moins 1 problème chronique variait de 524 au Québec à 638 en Nouvelle-Écosse; les contacts avec un médecin de famille se situaient entre 158 au Québec et 295 en Colombie-Britannique; les contacts avec d’autres médecins spécialistes variaient entre 53 en Saskatchewan et 79 en Ontario; et le nombre de contacts avec des infirmières se situait entre 23 en Colombie-Britannique et 41 au Québec. Le nombre de séjours à l’hôpital variait entre 8 et 11 par 1000 habitants et les proportions étaient semblables d’une province à l’autre. Conclusion Il est essentiel de reconnaître les distinctions entre les provinces pour éclairer les politiques sur la santé dans l’ensemble du pays. Les différences persistaient lorsque les taux étaient normalisés en fonction de la composition démographique variable selon l’âge et le genre dans les provinces. Cet article présente une méthodologie simple à l’aide de données publiquement accessibles qui peut servir dans chaque province à examiner, à l’avenir, l’évolution avec le temps de l’utilisation des soins de santé par les instances provinciales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".