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Enregistrement W2129490367 · doi:10.1503/cmaj.050584

Inequalities in access to medical care by income in developed countries

2006· article· en· W2129490367 sur OpenAlexvenueno aff
Eddy van Doorslaer

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)InequalityDistribution (mathematics)Health careMedical Expenditure Panel SurveyMedicineHealth equityEnvironmental healthEconomic growthPolitical scienceEconomicsHealth insurance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most of the member countries of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) aim to ensure equitable access to health care. This is often interpreted as requiring that care be available on the basis of need and not willingness or ability to pay. We sought to examine equity in physician utilization in 21 OECD countries for the year 2000. METHODS: Using data from national surveys or from the European Community Household Panel, we extracted the number of visits to a general practitioner or medical specialist over the previous 12 months. Visits were standardized for need differences using age, sex and reported health levels as proxies. We measured inequity in doctor utilization by income using concentration indices of the need-standardized use. RESULTS: We found inequity in physician utilization favouring patients who are better off in about half of the OECD countries studied. The degree of pro-rich inequity in doctor use is highest in the United States and Mexico, followed by Finland, Portugal and Sweden. In most countries, we found no evidence of inequity in the distribution of general practitioner visits across income groups, and where it does occur, it often indicates a pro-poor distribution. However, in all countries for which data are available, after controlling for need differences, people with higher incomes are significantly more likely to see a specialist than people with lower incomes and, in most countries, also more frequently. Pro-rich inequity is especially large in Portugal, Finland and Ireland. INTERPRETATION: Although in most OECD countries general practitioner care is distributed fairly equally and is often even pro-poor, the very pro-rich distribution of specialist care tends to make total doctor utilization somewhat pro-rich. This phenomenon appears to be universal, but it is reinforced when private insurance or private care options are offered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations959
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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