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Enregistrement W2171694011 · doi:10.1001/archopht.126.8.1121

Health Insurance Coverage and Use of Eye Care Services

2008· article· en· W2171694011 sur OpenAlexaboutno aff
Xinzhi Zhang

Notice bibliographique

RevueArchives of Ophthalmology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careEye careLogistic regressionHealth insuranceIncome protection insuranceMedicineActuarial scienceEnvironmental healthBusinessOptometryEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare realized access or use of eye care services in adults with self-reported vision problems in Canada and the United States. METHODS: Using the Joint Canada/United States Survey of Health, we examined the differences in use of eye care services in 2018 Canadian respondents and 2930 American respondents with self-reported vision problems. We performed multivariate logistic regression analyses to estimate the probability that individuals with vision problems and various insurance categories would visit an eye care professional. RESULTS: Approximately 8.2% of Americans with self-reported vision problems did not have health insurance. Americans without health insurance had the lowest age-adjusted rate of use of eye care services (42%) compared with Americans with private health insurance (67%) or public health insurance (55%) and Canadians (56%). The difference in use of eye care services between Americans without health insurance and Canadians narrowed when adjusted for income level and was almost eliminated when adjusted for having optional vision insurance. Individuals with optional vision insurance and those with higher income levels were more likely to use eye care services. CONCLUSIONS: Americans with vision problems who had health insurance accessed eye care services at a rate higher than or equal to that of their Canadian counterparts. The gap in access between Canadians and Americans without health insurance narrowed after adjustments for income level and optional vision 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.

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 enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,897

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations46
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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