Association between chronic conditions and perceived unmet health care needs.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».