Healthcare resource availability and cardiovascular health in the USA
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cardiovascular disease (CVD) remains the leading cause of death in the USA. Reducing the population-level burden of CVD disease will require a better understanding and support of cardiovascular health (CVH) in individuals and entire communities. The objectives for this study were to examine associations between community-level healthcare resources (HCrRes) and CVH in individuals and entire communities. SETTING: This study consisted of a retrospective, cross-sectional study design, using multivariable epidemiological analyses. PARTICIPANTS: All participants in the 2011 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) survey were examined for eligibility. CVH, defined using the American Heart Association CVH Index (CVHI), was determined using self-reported responses to 2011 BRFSS questions. Data for determining HCrRes were obtained from the Area Health Resource File. Regression analysis was performed to examine associations between healthcare resources and CVHI in communities (linear regression) and individuals (Poisson regression). RESULTS: Mean CVHI was 3.3±0.005 and was poorer in the Southeast and Appalachian regions of the USA. Supply of primary care physicians and physician assistants were positively associated with individual and community-level CVHI, while CVD specialist supply was negatively associated with CVHI. Individuals benefiting most from increased supply of primary care providers were: middle aged; female; had non-Hispanic other race/ethnicity; those with household income <$25 000/year; and those in non-urban communities with insurance coverage. CONCLUSIONS: Our results support the importance of primary care provider supply for both individual and community CVHI, though not all sociodemographic groups benefited equally from additional primary care providers. Further research should investigate policies and factors that can effectively increase primary care provider supply and influence where they practice.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle