Disparities in bone density measurement history and osteoporosis medication utilisation in Swiss women: results from the Swiss Health Survey 2007
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although factors associated with the utilisation of bone density measurement (BDM) and osteoporosis treatment have been regularly assessed in the US and Canada, they have not been effectively analysed in European countries. This study assessed factors associated with the utilisation of BDM and osteoporosis medication (OM) in Switzerland. METHODS: The Swiss Health Survey 2007 data included self-reported information on BDM and OM for women aged 40 years and older who were living in private households. Multivariable logistic regression analysis was used to identify sociodemographic, socioeconomic, healthcare-related and osteoporosis risk factors associated with BDM and OM utilisation. RESULTS: The lifetime prevalence of BDM was 25.6% (95% CI: 24.3-26.9%) for women aged 40 years and older. BDM utilisation was associated with most sociodemographic factors, all the socioeconomic and healthcare-related factors, and with major osteoporosis risk factors analysed. The prevalence of current OM was 7.8% (95% CI: 7.0-8.6%) and it was associated with some sociodemographic and most healthcare-related factors but only with one socioeconomic factor. CONCLUSIONS: In Swiss women, ever having had a BDM and current OM were low and utilisation disparities exist according to sociodemographic, socioeconomic and healthcare-related factors. This might foster further health inequalities. The reasons for these findings should be addressed in further studies of the elderly women, including those living in institutions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».