Rural and Urban Disparity in Health Services Utilization in China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe patterns in physician and hospital utilization among rural and urban populations in China and to determine factors associated with any differences. METHODS: In 2003, the Third National Health Services Survey in China was conducted to collect information about health services utilization from randomly selected residents. Of the 193,689 respondents to the survey (response rate, 77.8%), 6429 urban and 16,044 rural respondents who were age 18 or older and reported an illness within the last 2 weeks before the survey were analyzed. Generalized estimating equations with a log link were used to assess the relationship between rural/urban residence and physician visit/hospitalization to adjust for respondents clustered at the household level. RESULTS: About half of respondents did not see a physician when they were ill. Rural respondents used physicians more than urban respondents (52.0% vs. 43.0%, P < 0.001) and used hospitals less (7.6% vs. 11.1%, P < 0.001). Factor associated with increased physician utilization included residing in rural areas among majority Chinese (ie, Han) [rate ratio (RR), 1.21; 95% confidence interval (95% CI), 1.16-1.26], residing <3 km away from the medical center (RR, 1.16; 95% CI, 1.12-1.21), or being uninsured (RR, 1.38; 95% CI, 1.30-1.46). Rural minority Chinese visited physicians significantly less than urban minority Chinese (RR, 0.90; 95% CI, 0.83-0.98). Hospital utilization was significantly lower among rural males (RR, 0.84; 95% CI, 0.72-0.98), rural seniors (age, > or =65; RR, 0.64; 95% CI, 0.53-0.77), rural respondents with low education (RR, 0.70; 95% CI, 0.57-0.86 for illiterate), or rural insured respondents (RR, 0.86; 95% CI, 0.69-0.99) than hospitalization among urban counterparts. CONCLUSIONS: Three national approaches should be considered in reforming the healthcare system in China: universal insurance coverage, higher amounts of insurance coverage, and increasing the population's level of education. In addition, access issues in remote areas and by rural minority Chinese population should be addressed.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».