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Enregistrement W2007198729 · doi:10.1186/1472-6874-4-s1-s33

Health Care Utilization by Canadian Women

2004· article· en· W2007198729 sur OpenAlexaffabout
Arminée Kazanjian, Denise Morettin, Robert Cho

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensHealth CanadaInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careNursingBusinessPolitical scienceMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HEALTH ISSUES: While women are reported to be more frequent users of health services in Canada, differences in women's and men's health care utilization have not been fully explored. To provide an overview on women's healthcare utilization, we selected two key issues that are important for public policy purposes: access to care and patterns of utilization. These issues are examined using primarily data from the 1998/99 National Population Health Survey, complemented by the 2000 Canadian Community Health Survey and the 2001 Health Service Access Survey. KEY FINDINGS: * Women are twice as likely as men to report a regular family physician, but that proportion is very low (15.8%).* Women report significantly shorter specialist wait times (20.9 days) than men (55.4 days) for mental health, while the reverse is true for asthma and other breathing conditions (10.8 for men, 78.8 for women).* Reported mean wait times are significantly lower for men than for women pertaining to overall diagnostic tests: for MRI, 70.3 days for women compared to 29.1 days for men. DATA GAPS AND RECOMMENDATIONS: * Measurement of possible system bias and its implication for equitable and quality healthcare for women requires larger provincial samples of the national surveys, along with a longitudinal design.* Either a national database on preventive services, or better alignment of provincial databases pertaining to health promotion and preventive services, is needed to facilitate data linkage with national surveys to undertake longitudinal studies that support gender based analyses.en are reported to be more frequent users of health services in Canada, differences in women's and men's health care utilization have not been fully explored. To provide an overview on women's healthcare utilization, we selected two key issues that are important for public policy purposes: access to care and patterns of utilization. These issues are examined using primarily data from the 1998/99 National Population Health Survey, complemented by the 2000 Canadian Community Health Survey and the 2001 Health Service Access Survey. KEY FINDINGS: * Women are twice as likely as men to report a regular family physician, but that proportion is very low (15.8%).* Women report significantly shorter specialist wait times (20.9 days) than men (55.4 days) for mental health, while the reverse is true for asthma and other breathing conditions (10.8 for men, 78.8 for women).* Reported mean wait times are significantly lower for men than for women pertaining to overall diagnostic tests: for MRI, 70.3 days for women compared to 29.1 days for men. DATA GAPS AND RECOMMENDATIONS: * Measurement of possible system bias and its implication for equitable and quality healthcare for women requires larger provincial samples of the national surveys, along with a longitudinal design.* Either a national database on preventive services, or better alignment of provincial databases pertaining to health promotion and preventive services, is needed to facilitate data linkage with national surveys to undertake longitudinal studies that support gender based analyses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,360 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations38
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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