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Enregistrement W2154576292 · doi:10.2105/ajph.2009.182022

Universal Health Insurance and Health Care Access for Homeless Persons

2010· article· en· W2154576292 sur OpenAlexafffundabout
Stephen W. Hwang, Joanna J. M. Ueng, Shirley Chiu, Alex Kiss, George Tolomiczenko, Laura Cowan, Wendy Levinson, Donald A. Redelmeier

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésEnvironmental healthHealth insuranceHealth careMedicineFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We examined the extent of unmet needs and barriers to accessing health care among homeless people within a universal health insurance system. METHODS: We randomly selected a representative sample of 1169 homeless individuals at shelters and meal programs in Toronto, Ontario. We determined the prevalence of self-reported unmet needs for health care in the past 12 months and used regression analyses to identify factors associated with unmet needs. RESULTS: Unmet health care needs were reported by 17% of participants. Compared with Toronto's general population, unmet needs were significantly more common among homeless individuals, particularly among homeless women with dependent children. Factors independently associated with a greater likelihood of unmet needs were younger age, having been a victim of physical assault in the past 12 months, and lower mental and physical health scores on the 12-Item Short Form Health Survey. CONCLUSIONS: Within a system of universal health insurance, homeless people still encounter barriers to obtaining health care. Strategies to reduce nonfinancial barriers faced by homeless women with children, younger adults, and recent victims of physical assault should be explored.

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)0,000
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations211
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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