Racial-Ethnic Differences in Health Service Use in a Large Sample of Homeless Adults With Mental Illness From Five Canadian Cities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined factors associated with health care use in an ethnically diverse Canadian sample of homeless adults with mental illness, a particularly disadvantaged group. METHODS: Baseline survey data were available from five sites across Canada for 2,195 At Home/Chez Soi demonstration project participants. Negative binomial regression models examined the relationship between racial-ethnic or cultural group membership (white, N=1,085; Aboriginal, N=476; black, N=244; and other ethnoracial minority groups, N=390) and self-reported emergency department (ED) visits and hospitalizations in the past six months and past-month visits to a medical, other clinical, or social service provider. Adjusted models included other predisposing, enabling, and need factors, based on Andersen's behavioral model for vulnerable populations. RESULTS: Compared with white participants, black participants had a lower rate of ED visits (adjusted rate ratio [ARR]=.54, 95% confidence interval [CI]=.43-.69) and Aboriginal participants had a lower rate of medical visits (ARR=.84, CI=.71-.99) and a higher rate of visits to social service providers (ARR=1.54, CI=1.18-2.01). Participants in other ethnoracial minority groups had a higher rate of social service provider visits than white participants (ARR=1.44, CI=1.10-1.89). Access to a family physician, having at least high school education, and high needs for mental health services were associated with greater use of ED and medical visits and hospitalizations. Rates of ED and medical visits were lower with increased age and better physical health. CONCLUSIONS: In a system of universal health insurance that prioritizes access to and quality of care, the presence of racial-ethnic disparities experienced by this vulnerable population merits further attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».