Role of community health outreach program “living for health”® in improving access to federally qualified health centers in Miami-dade county, Florida: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Care of the underserved remains one of the most compelling challenges to American healthcare. Federally Qualified Health Centers (FQHCs) address uninsurance and underinsurance by providing primary and preventive care to vulnerable populations with fees charged based on ability to pay. Our goal is to study the effectiveness of FQHCs system in engaging patients and the barriers to utilization, which have not been well defined. METHODS: Retrospective analysis was performed on data from "Living for Health" (L4H) program participants from 2008 to 2012. Univariate and multivariate logistic regression analysis were performed to determine factors associated with FQHC utilization. RESULTS: Among 9453 subjects screened, 1889 were referred to a FQHC, but only 201(11%) actually sought treatment. Public insurance, non-Hispanic ethnicity, and hypertension were associated with higher rates of FQHC utilization. Inability to afford costs, cultural factors and inflexible appointment times were the most common reasons for FQHC underutilization. CONCLUSION: The current status of FQHC utilization is sub-optimal. Community outreach programs like L4H can improve the access and utilization of FQHCs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».