Access to Osteoporosis Treatment is Critically Linked to Access to Dual-Energy X-ray Absorptiometry Testing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if inequities in access to osteoporosis investigation [dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) testing] and treatment (bisphosphonate, calcitonin, and/or raloxifene) exist among older women in a region with universal health care coverage. METHODS: Community-dwelling women aged 65-89 years residing within 2 regions of Ontario, Canada were randomly sampled. Data were collected by standardized telephone interview. Potential correlates of DXA testing (verified by physician records), and current treatment were grouped by type as: "predisposing characteristics," "enabling resources," or "need factors" based on hypothesized relationships formulated before data collection. Variables associated with each outcome independent of "need factors" identified inequities in the system. RESULTS: Of the 871 participants (72% response rate), 55% had been tested by DXA and 20% were receiving treatment. Using multiple variable logistic regression to adjust for need factors, significant inequities in access to DXA testing existed by age, health beliefs, education, income, use of preventive health services, region, and provider sex. DXA testing mediated access to treatment; 34% of those having had a DXA were treated compared with 2% of those who did not. Among women with osteoporosis, correctly reporting that their DXA test indicated osteoporosis and higher perceived benefits of taking pharmacological agents for osteoporosis were associated with treatment. CONCLUSIONS: Significant inequities in access to fracture prevention exist in a region with universal health care coverage. Improved access to DXA and better communication to patients of both their DXA results and the benefits of treatment has the potential to reduce the burden of osteoporosis.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».