Access to primary care in adults in a provincial correctional facility in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about access to primary care either prior to or following incarceration in Canada. International data demonstrate that the health of people in prisons and jails is poor, and access to primary care in the community may be inadequate for incarcerated persons. We aimed to describe the primary care experience of adults in custody in a provincial correctional facility in Ontario in the 12 months prior to admission. METHODS: We conducted a written survey, and invited all persons in the institution to participate, excluding those in segregation. RESULTS: One hundred and twenty-five persons participated, 16.8% of whom were women. The median age was 33. In the 12 months prior to admission to custody, 32.2% (95% CI 23.5-40.8%) of respondents did not have a family doctor or other primary care provider and 48.2% (95% CI 38.8-57.6%) had unmet health needs. Participants reported a mean of 2.1 (SD = 2.8) emergency department visits in the 12 months prior to admission. CONCLUSIONS: Study participants report a lack of access to primary care, a high mean number of emergency department visits, and high unmet health care needs in the 12 months prior to incarceration. Time in custody may present an opportunity for connecting this population with primary care and improving health.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».