Cholesterol testing among men and women with disability: the role of morbidity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite more frequent use of health services by people living with disability, the quality of preventive care received may be suboptimal. In this retrospective cohort study, we used administrative data to examine the relationship between cholesterol testing and levels of disability and morbidity among women and men in Ontario, Canada. METHODS: We linked multiple provincial-level databases in this study. In stratified analyses for women and men, we used multivariable logistic regression to examine differences in cholesterol testing, and we tested for an interaction effect between disability and morbidity. In a secondary analysis, we tested for a three-way interaction between sex, disability, and morbidity on the entire cohort. RESULTS: There was an interaction between morbidity and disability for both women and men. Women and men with no chronic conditions appeared to be least likely to be up-to-date on cholesterol testing, and among this group, those with moderate disability were more likely to be up-to-date on cholesterol testing than those with no disability (adjusted odds ratio [AOR] =1.51; 95% confidence interval [CI] 1.20-1.90 for women; AOR =1.16; 95% CI 1.00-1.34 for men). Among women and men who had one chronic condition, having severe disability put them at significant disadvantage versus those with no disability. Only 58.5% of men with no disability and no chronic conditions were up-to-date on cholesterol testing. CONCLUSION: An intermediate level of health care need (reflected in this study as level of disability and level of morbidity) may provide a benefit for cholesterol testing, and conversely, health care needs that are too few or too great may negatively affect testing. Public health and practice-based interventions need to be explored to address these findings.
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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 | 0,008 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».