Associations divergentes entre l’incidence de l’hypertension artérielle et la défavorisation selon le mode d’identification des cas
Bibliographic record
Abstract
<sec> <title>Contexte</title> Selon diverses études, l’hypertension artérielle serait plus fréquente chez les personnes les plus défavorisées. Notre objectif était d’examiner l’association entre l’incidence de l’hypertension et la défavorisation au Québec en nous fondant sur divers modes d’identification des cas, à l’aide de deux fichiers administratifs. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Nous avons recensé les nouveaux cas d’hypertension artérielle déclarés en 2006-2007 chez les personnes de 20 ans et plus. Nous avons déterminé le statut socioéconomique de ces personnes en utilisant des indices de défavorisation matérielle et sociale. Nous avons effectué des analyses de régression binomiale négative pour étudier le lien entre le taux d’incidence de l’hypertension et le niveau de défavorisation matérielle ou sociale, en tenant compte de diverses covariables. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Nous avons trouvé une association positive et statistiquement significative entre la défavorisation matérielle et l’incidence de l’hypertension chez les femmes, et ce, peu importe le fichier administratif utilisé pour identifier les cas. En utilisant le fichier des hospitalisations, nous avons observé que l’incidence de l’hypertension croît chez les deux sexes à mesure que le niveau de défavorisation augmente, sauf pour la défavorisation sociale chez les femmes. Toutefois, que ce soit en utilisant le fichier des services médicaux rémunérés à l’acte ou en utilisant la définition validée de l’hypertension obtenue en associant les données des deux fichiers administratifs, nous avons constaté que l’incidence de l’hypertension décroît à mesure que le niveau de défavorisation augmente. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Les associations observées entre l’hypertension et la défavorisation varient en fonction du fichier administratif utilisé : de façon générale, on observe une association positive lorsqu’on utilise le fichier des hospitalisations, mais négative lorsqu’on utilise la définition standard et le fichier des services médicaux rémunérés à l’acte, ce qui laisse croire qu’il existe un biais de consultation favorisant les personnes les plus avantagées sur le plan socioéconomique. </sec>
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".