Equity in health services use and intensity of use in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian health care system has striven to remove financial or other barriers to access to medically necessary health care services since the establishment of the Canada Health Act 20 years ago. Evidence has been conflicting as to what extent the Canadian health care system has met this goal of equitable access. The objective of this study was to examine whether and where socioeconomic inequities in health care utilization occur in Canada. METHODS: We used a nationally representative cross-sectional survey, the 2000/01 Canadian Community Health Survey, which provides a large sample size (about 110,000) and permits more comprehensive adjustment for need indicators than previous studies. We separately examined general practitioner, specialist, and hospital services using two-part hurdle models: use versus non-use by logistic regression, and the intensity of use among users by zero-truncated negative binomial regression. RESULTS: We found that lower income was associated with less contact with general practitioners, but among those who had contact, lower income and education were associated with greater intensity of use of general practitioners. Both lower income and education were associated with less contact with specialists, but there was no statistically significant relationship between these socioeconomic variables and intensity of specialist use among the users. Neither income nor education was statistically significantly associated with use or intensity of use of hospitals. CONCLUSION: Our study unveiled possible socioeconomic inequities in the use of health care services in Canada.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».