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Enregistrement W2145939522 · doi:10.1186/1747-597x-8-34

Racial/ethnic minority and low-income hotspots and their geographic proximity to integrated care providers

2013· article· en· W2145939522 sur OpenAlex
Erick G. Guerrero, Dennis Kao

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Treatment Prevention and Policy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRegina Qu'Appelle Health Region
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseSchool of Social Work, University of Southern CaliforniaUniversity of Southern California
Mots-clésEthnic groupMental healthService providerHealth careGeographic information systemIntegrated careSubstance abuseBusinessGeographyEnvironmental healthService (business)MedicineSocioeconomicsEconomic growthPolitical scienceMarketingSociologyCartographyPsychiatryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,276 · 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