Persistent Disparities in the Use of Health Care Along the US–Mexico Border: An Ecological Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined disparities in health care use among US-Mexico border residents, with a focus on the unique binational environment of the region, to determine factors that may influence health care use in Mexico. METHODS: Data were from 2 waves of a population-based study of 1048 Latino residents of selected Texas border counties. Logistic regression models examined predictors of health insurance coverage. Results from these models were used to examine regional patterns of health care use. RESULTS: Of the respondents younger than 65 years, 60% reported no health insurance coverage. The uninsured were 7 and 3 times more likely in waves 3 and 4, respectively, to use medical care in Mexico than were the insured. Preference for medical care in Mexico was an important predictor. CONCLUSIONS: For those who were chronically ill, old, poor, or burdened by the lengthy processing of their documents by immigration authorities, the United States provided the only source of health care. For some, Mexico may lessen the burden at the individual level, but it does not lessen the aggregate burden of providing highly priced care to the region's neediest. Health disparities will continue unless policies are enacted to expand health care accessibility in the region.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».