Understanding the demographic characteristics and health of medically uninsured patients.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine demographic and diagnostic information about the medically uninsured patient population and compare it with that of the medically insured patient population at a primary care centre. DESIGN: Medical chart audit. SETTING: Department of Family and Community Medicine at St Michael's Hospital in Toronto, Ont. PARTICIPANTS: Medically uninsured patients who were treated in the Department of Family and Community Medicine at St Michael's Hospital from 2005 to 2009, as well as randomly selected patients who were insured through the Ontario Health Insurance Program. MAIN OUTCOME MEASURES: The following information was obtained from patients' medical charts: patient's age, sex, and household income; if the patient had a specific diagnosis (ie, hypertension, type 2 diabetes mellitus, HIV, tuberculosis, substance addiction, or mental health disorder); if the patient accessed a specific category of primary care (ie, prenatal care or routine pediatric care); and the reason for the patient's uninsured status. RESULTS: There was no significant difference in the mean age and sex distribution of insured and uninsured patients. The uninsured group had a significantly lower mean household income (P = .02). With the exception of HIV, there was no significant difference in the prevalence of the specific diagnoses studied or in the prevalence of accessing specific categories of primary care between insured and uninsured patients (P > .05). The prevalence of HIV was significantly greater in the uninsured group (24%) than in the insured group (4%) (P = .004). The largest proportion of uninsured patients lacked health insurance owing to the landed immigrant health insurance waiting period (27%), followed by individuals without permanent resident status in Canada (22%). A subgroup analysis of the uninsured, HIV-positive population revealed that the largest proportion of individuals (36%) lacked health insurance because they had no permanent resident status in Canada. CONCLUSION: Uninsured and insured patients at the primary care centre did not differ significantly with respect to age and sex distribution; prevalence of hypertension, type 2 diabetes mellitus, tuberculosis, substance addiction, or mental health disorder; or the proportion who sought prenatal or routine pediatric care. The landed immigrant 3-month waiting period was the most common reason that uninsured patients lacked health insurance. Uninsured patients in this study lived in lower-income areas than insured patients did. This, combined with the increased prevalence of HIV in the uninsured group, might lead to a large number of uninsured, HIV-positive patients delaying seeking treatment and might have negative implications for public health.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».