Socioeconomic Status and Utilization of Health Care Services in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Building on Andersen's behavioral model for the utilization of health care services, we examined factors associated with utilization of physician and hospital services among adults in Canada and the United States, with a focus on socioeconomic status (enabling resources in Andersen's framework). METHODS: Using the 2002-2003 Joint Canada/United States Survey of Health, we conducted country-specific multivariate logistic regressions predicting doctor contacts/visits and overnight hospitalizations in the past year, controlling for predisposing characteristics, enabling resources, and several factors representing perceived need for health care. All analyses were appropriately weighted to yield nationally representative results. RESULTS: Several measures of socioeconomic status-having a regular medical doctor, education, and, in the US income and insurance coverage-were associated with doctor contacts or visits in both countries, along with various predisposing and need factors. However, these same measures were not associated with hospitalizations in either country. Instead, only the individual's predisposing characteristics (eg, age and sex) and his/her need for health care predicted utilization of hospital services in Canada and the United States. Insurance coverage status in the United States became a significant predictor of hospitalizations when count data were analyzed via Poisson regression. CONCLUSIONS: Given our particular outcome measures, adults in Canada and the United States exhibited similar patterns of hospital utilization, and socioeconomic status played no explanatory role. However, relative to Canadian adults, we found disparities in doctor contacts among US adults-between those with more income and those with less, between those with health insurance and those without-after adjusting for health care needs and predisposing characteristics.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».