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Enregistrement W2292109645 · doi:10.1017/s0714980815000562

Income Inequities in Health Care Utilization among Adults Aged 50 and Older

2016· article· fr· W2292109645 sur OpenAlexaffabout
Margaret J. Penning, Chi Zheng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ L'accès équitable et l'utilisation des services de santé sont des objectifs primaires pour de nombreux systèmes de soins de santé, en particulier dans les pays dotés de systèmes universels financés par l'État. Malgré des incertitudes quant aux conséquences potentiellement défavorables de la politique de soins de santé et d'autres réformes dans les années 1990, il reste difficile de savoir si et comment les inégalités de revenus dans l'utilisation des services ont altérés ensuite. Cette étude portait sur l'impact du revenu sur l'utilisation des médecins et des hôpitaux de 1992 à 2002 chez les adultes âgés de 50 ans ou plus en la Colombie-Britannique. Ceux qui ont des revenus plus faibles ont été trouvés d'être moins susceptibles d'accéder aux médecins généralistes et les services de spécialistes, mais étaient plus susceptibles d'accéder aux services hospitaliers. Les disparités liées au revenu dans l'accès aux soins de médecins a augmenté au fil du temps, tandis que l'accès aux soins de l'hôpital a diminué. Le volume de soins de médécins géneralistes et des soins de l'hôpital étaient inversement proportionnelle au revenu; ces différences ont augmenté en ce qui concerne les services des MGs seulement. Les résultats de baisses dans l'accès aux soins à l'hôpital, accompagné par des disparités croissantes de revenus liés à l'accès aux services de médecins, montrent que les inégalités augmentent dans le système de soins de santé canadien.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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