Health Status and Health Care Utilization of Multiple Sclerosis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons with multiple sclerosis (MS) represent a small segment of the population, but given the progression of the disease, they experience substantial physical, psychosocial and economic burdens. OBJECTIVE: The primary aim was to compare demographic characteristics, health status, health behaviours, health care resource utilization and access to health care of the community dwelling populations with and without MS. METHODS: Cross-sectional survey using data from the Canadian Community Health Survey (CCHS 1.1). Adjusted analyses were performed to assess differences between persons with MS and the general population, after controlling for age and sex. Normalized sampling weights and bootstrap variance estimates were used. RESULTS: Respondents with MS were 7.6 times (95% CI: 5.4, 10.7) more likely to have health-related quality of life scores that reflected severe impairment than respondents without MS. Respondents with MS were 12.2 times (95% CI: 8.6, 17.2) to rate their health as 'poor' or 'fair' than the general population. Urinary incontinence and chronic fatigue syndrome were 18.7 times (95% CI: 12.5, 28.2) and 21.9 times (95% CI: 11.9, 40.3), more likely to be reported by respondents with MS than those without. Differences between the two populations also existed in terms of health care resource utilization and access and health behaviours. CONCLUSION: Large discrepancies in health status and health care utilization existed between persons with MS who reside in the community and the general population according to all indicators used. Health care needs of persons with MS were also not met.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».