Variations régionales de prévalence de la multimorbidité en Colombie-Britannique (Canada) : analyse transversale des données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2015-2016
Bibliographic record
Abstract
Introduction La multimorbidité constitue une préoccupation majeure pour les planificateurs de la santé de la population et de la prestation de services. Il est important de disposer de données sur la prévalence (en chiffres absolus et en proportions) de la multimorbidité au sein des populations régionales bénéficiant des services de santé afin de planifier les soins liés à la multimorbidité. Au Canada, il n’existe pas de publication systématique des estimations de prévalence de la multimorbidité par région sanitaire. L’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) offre une source de données utile pour effectuer ces estimations. Méthodologie Nous avons utilisé les données du cycle 2015-2016 de l’ESCC portant sur la ColombieBritannique (C.B.) pour estimer et comparer la prévalence de la multimorbidité (trois maladies chroniques ou plus) au moyen d’analyses pondérées. Nous avons calculé les fréquences et les proportions brutes de la multimorbidité en fonction de la zone de prestation de services de santé (ZPSS) de la C.B. Nous avons eu recours à une régression logistique pour estimer les variations de prévalence de la multimorbidité par ZPSS, avec ajustement pour divers facteurs de confusion connus. Nous avons réalisé, en guise d’analyse de sensibilité, une imputation multiple au moyen d’équations en chaîne pour les valeurs des covariables manquantes. Nous avons également modifié la définition de la multimorbidité pour réaliser une analyse de sensibilité supplémentaire. Résultats On estime à 681 921 le nombre total de personnes atteintes de multimorbidité en C.-B. (16,9 % de la population) en 2015-2016. La prévalence de la multimorbidité à Vancouver (rapport de cotes corrigé = 0,65; IC à 95 % : 0,44 à 0,97) et à Richmond (rapport de cotes corrigé = 0,55; IC à 95 % : 0,37 à 0,82) s’est révélée beaucoup plus faible qu’à Fraser Sud (ZPSS de référence). Les résultats de l’analyse des données manquantes et de l’analyse de sensibilité étaient compatibles avec ceux de l’analyse principale. Conclusion Les estimations de prévalence de la multimorbidité varient en fonction des régions sanitaires de la C.B., les estimations les plus faibles ayant été observées à Vancouver et à Richmond, après ajustement pour divers facteurs de confusion potentiels. Il est nécessaire d’élaborer des politiques et d’établir les priorités en matière de soins liés à la multimorbidité à l’échelle provinciale et régionale. Dans ce contexte, l’ESCC constitue une source d’information précieuse pour les analyses régionales de multimorbidité au Canada.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".