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Enregistrement W2116210981 · doi:10.1186/1472-6874-4-s1-s29

Factors Associated with Women's Medication Use

2004· article· en· W2116210981 sur OpenAlexaff
Jennifer Payne, Ineke Neutel, Robert Cho, Marie DesMeules

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensChronic Disease Prevention Alliance of CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMediationMedical prescriptionHealth careDiseaseGerontologyFamily medicineDemographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HEALTH ISSUE: Research has consistently shown that while women generally live longer than men, they report more illness and use of health care services (including medication). In the literature, the reasons for women's elevated medication use are not clear. This paper investigates the associations between over-the-counter (OTC) and prescription (Rx) medication use and selected social and demographic variables in men and women. KEY FINDINGS: While a larger proportion of women than men used medication throughout the study, the proportion of people using medication did not increase. The use of OTC and Rx medication increased by number of physician visits for women and men.Medication use increased with age, chronic disease and number of physician visits, and decreased with the perception of good to excellent health. The relationship with other factors varied for women and men depending on their education level, income and social roles. For women, the social roles of being married or previously married, being employed or being a parent did not increase their likelihood of medication use. Reported income adequacy is not associated with the chances of mediation use among highly educated women, but for women with low levels, medication use increases as income adequacy decreases. DATA GAPS AND RECOMMENDATIONS: More complete data are needed about social roles and their relation to mediation use. Data that would allow an assessment of the appropriateness of OTC and Rx drug use or the reasons for such use need to be collected. More research is needed to better understand the distribution and determinants of specific medication use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,504
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,087 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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