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Enregistrement W1573452843

Association between chronic conditions and perceived unmet health care needs.

2012· article· en· W1573452843 sur OpenAlexaffabout
Paul E. Ronksley, Claudia Sanmartin, Hude Quan, Pietro Ravani, Marcello Tonelli, Braden Manns

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careChronic conditionDiseaseDisease managementChronic careChronic diseaseDiabetes mellitusFamily medicineGerontologyIntensive care medicinePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although effective treatments exist, many Canadians with chronic medical conditions do not receive the full care they require, possibly as a consequence of limited accessibility or availability. A commonly used indicator of inadequate access to or availability of care is the perception of unmet health care needs. The objective of this study was therefore to determine the association between chronic conditions and perceived unmet health care needs. METHODS: We extracted data for adult respondents from the combined 2001, 2003 and 2005 cross-sectional cycles of the Canadian Community Health Survey. Multivariate logistic regression was used to estimate the association between 7 high-prevalence and high-impact chronic conditions (arthritis, chronic obstructive pulmonary disease/emphysema, diabetes, heart disease, hypertension, mood disorder and stroke) and perceived unmet health care needs in the prior 12 months, adjusting for sociodemographic variables, health behaviours, health status and survey cycle. RESULTS: Of the 360 105 adult respondents, 12.2% reported an unmet health care need. Compared with those without chronic conditions, respondents with at least one condition were more likely to report an unmet need (adjusted odds ratio [OR] 1.51, 95% confidence interval [CI] 1.45-1.59). Those with mood disorders were almost twice as likely to report an unmet need (OR 1.94, 95% CI 1.78-2.12), while those with diabetes or hypertension were less likely to report an unmet need (diabetes OR 0.85, 95% CI 0.76-0.94; hypertension OR 0.96, 95% CI 0.89-1.04). Furthermore, the likelihood of an unmet need increased with the number of chronic conditions (OR 1.71, 95% CI 1.56-1.88 for 3 or more conditions). Respondents with chronic conditions were more likely than those without to report an unmet need related to resource availability (OR 1.14, 95% CI 1.06-1.22). INTERPRETATION: Adults with chronic medical conditions are more likely to report an unmet health care need, and the likelihood increases with an increasing number of conditions. Whether these unmet needs are associated with worse outcomes, and whether interventions targeted to address these needs may improve outcomes for Canadians with chronic disease, remain to be determined.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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