Gender differences in the utilization of health care services.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have shown that women use more health care services than men. We used important independent variables, such as patient sociodemographics and health status, to investigate gender differences in the use and costs of these services. METHODS: New adult patients (N = 509) were randomly assigned to primary care physicians at a university medical center. Their use of health care services and associated charges were monitored for 1 year of care. Self-reported health status was measured using the Medical Outcomes Study Short Form-36 (SF-36). We controlled for health status, sociodemographic information, and primary care physician specialty in the statistical analyses. RESULTS: Women had significantly lower self-reported health status and lower mean education and income than men. Women had a significantly higher mean number of visits to their primary care clinic and diagnostic services than men. Mean charges for primary care, specialty care, emergency treatment, diagnostic services, and annual total charges were all significantly higher for women than men; however, there were no differences for mean hospitalizations or hospital charges. After controlling for health status, sociodemographics, and clinic assignment, women still had higher medical charges for all categories of charges except hospitalizations. CONCLUSIONS: Women have higher medical care service utilization and higher associated charges than men. Although the appropriateness of these differences was not determined, these findings have implications for health care.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».