Les inégalités sociales de mortalité prématurée au Québec et dans ses régions : différentes mesures, différentes perspectives
Bibliographic record
Abstract
Il est reconnu que les facteurs sociaux sont déterminants pour la santé des populations. Dans le but d’atteindre l’équité en santé, la Commission des déterminants sociaux de la santé de l’Organisation mondiale de la santé encourage une mobilisation internationale et propose, entre autres, l’instauration de systèmes de surveillance nationaux permettant de suivre l’évolution des inégalités sociales de santé. C’est dans ce contexte que la province du Québec au Canada a mis en place le Système de surveillance des inégalités sociales de santé au Québec (SSISSQ) qui assure le suivi temporel et spatial des inégalités sociales pour une série d’indicateurs de santé et de ses déterminants. Pour ce faire, le SSISSQ propose cinq mesures d’inégalité, soit la différence, le ratio, l’indice de concentration, ainsi que la fraction et le nombre de cas attribuables dans la population. Cette diversité de mesures facilite l’examen des écarts de santé selon différentes perspectives : en termes absolus ou relatifs, entre les groupes extrêmes de la population ou entre tous les groupes de la population.L’objectif de cet article est de décrire les inégalités sociales de mortalité prématurée entre 1989 et 2013 selon trois niveaux géographiques – l’ensemble du Québec, les quatre zones géographiques et les 18 régions sociosanitaires. Durant cette période, une baisse de 38 % de la mortalité prématurée est observée sur tout le territoire québécois. Cependant, la mortalité prématurée est toujours plus importante dans les groupes défavorisés comparés aux groupes favorisés. On note une variation importante de cet écart entre les régions sociosanitaires du Québec ; cette disparité est d’ailleurs plus élevée dans les grandes villes que dans les milieux ruraux. Mais est-ce que les inégalités de mortalité prématurée ont augmenté ou diminué dans le temps ? Selon la mesure d’inégalité utilisée, les conclusions, quant à l’évolution temporelle des inégalités sociales de mortalité prématurée, varient. Par exemple, dans certaines régions sociosanitaires, les inégalités semblent augmenter avec le temps lorsqu’on les mesure avec le ratio et l’indice de concentration, alors qu’elles sont apparemment stables lorsqu’on les analyse par la différence ou la fraction attribuable dans la population. Ainsi, chaque mesure apporte un regard spécifique sur les inégalités et répond à un objectif différent. Ensemble, cependant, elles offrent un portait nuancé des inégalités sociales de santé qui pourrait mieux soutenir la planification et les interventions en santé publique.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".