Socioeconomic status and allied health use: Among patients in an academic family health team.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify whether socioeconomic status is associated with allied health use among patients in a large academic family health team (FHT). DESIGN: Data were collected through a retrospective chart review using an electronic medical record system. SETTING: A large academic FHT in Ottawa, Ont. PARTICIPANTS: Patients with at least 1 in-person clinician encounter between January 1, 2012, and December 31, 2013. MAIN OUTCOME MEASURES: Descriptive statistics were used to compare patients who accessed allied health services with those who did not. We conducted logistic regression analyses to determine whether income quintile was independently associated with allied health use after adjusting for other patient characteristics. RESULTS: The inclusion criteria identified 2938 unique patients, of whom 949 (32.3%) saw an allied health provider(AHP) during the study period. While patients in the fourth income quintile had the greatest AHP use per person (41.2% of patients had at least 1 AHP visit), those in the lowest income quintile had the greatest mean number of AHPs seen(mean [SD] = 1.48 [0.80]). After adjustment, the odds of seeing an AHP were significantly increased with older age (odds ratio [OR] = 1.02, 95% CI 1.01 to 1.02) and female sex (OR = 1.81, 95% CI 1.48 to 2.22). Compared with patients in the highest income quintile, patients in the lowest (OR = 1.33, 95% CI 1.02 to 1.72) and fourth (OR = 1.88, 95% CI 1.33 to 2.66) income quintiles had significantly higher odds of seeing AHPs. CONCLUSION: Within an academic FHT, lower-income patients were more likely to use allied health services, suggesting equitable allocation of resources. We encourage other FHTs to similarly assess their allied health resource allocation as an important outcome for investments in Ontario FHTs.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».