Socioeconomic disparities and difficulties to access to healthcare services among Canadian children with neurodevelopmental disorders and disabilities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aims of this study were to identify the associations of levels of severity of neurodevelopmental disorders and disabilities (NDD/D) in children with their household socioeconomic status (SES) and their frequency of visits to a healthcare provider, and to examine how the severity of disability varied with these determinants among NDD/D subgroups, in order to inform possible social policy changes and to improve access to the healthcare system. METHODS: Data from the 2006 Participation and Activity Limitation Survey on children aged 5-14 years, collected by Statistics Canada, were analyzed (n=7,072 and weighted n=340,340). Children with NDD/D constituted those with impairments in motor, speech, neurosensory, and psychological functioning, as well as those who had issues with learning/cognition and social interactions. The weighted sample size for this group was n=111,630 (total sample size for children with limitations: n=174,810). We used logistic regression to assess the associations of household SES and frequency of visits to a healthcare provider with disability level. We included NDD/D subgroups as interaction terms in the model. Multiple correspondence analysis (MCA) was conducted to develop a profile of disability level. RESULTS: After-tax low income, family assistance, out-of-pocket expenses, needing but not receiving health services from a social worker, condition of the dwelling, and residential location were associated with the severity of NDD/D. Using MCA, 2 disability profiles could be identified based on access to healthcare, household income status, and condition of the dwelling. CONCLUSIONS: More social interventions are needed to reduce difficulties in accessing healthcare and to diminish the socially determined health inequalities faced by children with NDD/D.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».