Patient-provider Sex and Race/Ethnicity Concordance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing patient-provider sex and race/ethnicity concordance has been proposed to improve healthcare and help mitigate health disparities, but the relationship between concordance and health outcomes remains unclear. OBJECTIVE: To examine associations of patient-provider sex, race/ethnicity, and dual concordance with healthcare measures. RESEARCH DESIGN AND PARTICIPANTS: Analyses of data from adult respondents indicating a usual source of healthcare (N=22,440) in the 2002 to 2007 Medical Expenditure Panel Surveys (each a 2-year panel). MEASURES: Year 1 provider communication, sex-neutral (colorectal cancer screening, influenza vaccination) and sex-specific (mammography, Papanicolaou smear, prostate-specific antigen) prevention; and year 2 health status (SF-12). Analyses adjusted for patient sociodemographics and health variables, and healthcare provider (usual source of care) sex and race/ethnicity. RESULTS: Of 24 concordance assessments, 3 were statistically significant. Women with female providers were more likely to report mammography adherence [average adjusted marginal effect=3.9%, 95% confidence interval (CI): 1.6%, 6.2%; P<0.01]. Respondents reporting dual concordance were less likely to rate provider communication in the highest quartile (average adjusted marginal effect =-4.2%, 95% CI: -8.1%, -0.2%; P=0.04), but dual concordance was associated with higher adjusted SF-12 Physical Component Summary scores (0.58 points, 95% CI: 0.00, 1.15; P=0.05). CONCLUSIONS: Little evidence of clinical benefit resulting from sex or race/ethnicity concordance was found. Greater matching of patients and providers by sex and race/ethnicity is unlikely to mitigate health disparities.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».