Epilepsy is associated with unmet health care needs compared to the general population despite higher health resource utilization—A Canadian population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: (1) To determine whether health resource utilization (HRU) and unmet health care needs differ for individuals with epilepsy compared to the general population or to those with another chronic condition (asthma, diabetes, migraine); and (2) to assess the association among epilepsy status, sociodemographic variables and HRU. METHODS: Data on HRU were assessed using the 2001-2005 Canadian Community Health Surveys, a nationally representative population-based survey. Weighted estimates of association were produced as adjusted odds ratio with 95% confidence intervals, and logistic regression was used to explore the association between sociodemographic variables and HRU in those with epilepsy. All data on disease status, HRU, and unmet health care needs were self-reported. KEY FINDINGS: Individuals with epilepsy had the highest rate of hospitalizations and the highest mean number of consultations with physicians. Despite higher rates of consultation with psychologists and social workers compared to the general population, those with epilepsy were significantly more likely to say they had unmet mental health care needs. People with epilepsy were also less likely to use dental services compared to the general population. Epilepsy was a significant predictor of HRU in logistic regression models. SIGNIFICANCE: Given the prevalence of psychiatric comorbidities in those with epilepsy, it is concerning that this group perceives unmet mental health care needs. It is also troublesome that there was decreased utilization of dental health care resources in those with epilepsy considering that these patients are more likely to have poor oral health. Although individuals with epilepsy use more health care services than the general population, this increase appears to be insufficient to address their health care needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».