Racial/ethnic minority and low-income hotspots and their geographic proximity to integrated care providers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The high prevalence of mental health issues among clients attending substance abuse treatment (SAT) has pressured treatment providers to develop integrated substance abuse and mental health care. However, access to integrated care is limited to certain communities. Racial and ethnic minority and low-income communities may not have access to needed integrated care in large urban areas. Because the main principle of health care reform is to expand health insurance to low-income individuals to improve access to care and reduce health disparities among minorities, it is necessary to understand the extent to which integrated care is geographically accessible in minority and low-income communities. METHODS: National Survey of Substance Abuse Treatment Services data from 2010 were used to examine geographic availability of facilities offering integration of mental health services in SAT programs in Los Angeles County, California. Using geographic information systems (GIS), service areas were constructed for each facility (N = 402 facilities; 104 offering integrated services) representing the surrounding area within a 10-minute drive. Spatial autocorrelation analyses were used to derive hot spots (or clusters) of census tracts with high concentrations of African American, Asian, Latino, and low-income households. Access to integrated care was reflected by the hot spot coverage of each facility, i.e., the proportion of its service area that overlapped with each type of hot spot. RESULTS: GIS analysis suggested that ethnic and low-income communities have limited access to facilities offering integrated care; only one fourth of SAT providers offered integrated care. Regression analysis showed facilities whose service areas overlapped more with Latino hot spots were less likely to offer integrated care, as well as a potential interaction effect between Latino and high-poverty hot spots. CONCLUSION: Despite significant pressure to enhance access to integrated services, ethnic and racial minority communities are disadvantaged in terms of proximity to this type of care. These findings can inform health care policy to increase geographic access to integrated care for the increasing number of clients with public health insurance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».