Factors associated with multiple barriers to access to primary care: an international analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disparities in access to primary care (PC) have been demonstrated within and between health systems. However, few studies have assessed the factors associated with multiple barriers to access occurring along the care-seeking process in different healthcare systems. METHODS: In this secondary analysis of the 2016 Commonwealth Fund International Health Policy Survey of Adults, access was represented through participant responses to questions relating to access barriers either before or after reaching the PC practice in 11 countries (Australia, Canada, France, Germany, Norway, the Netherlands, New Zealand, Sweden, Switzerland, the United Kingdom, and United States). The number of respondents in each country ranged from 1000 to 7000 and the response rates ranged from 11% to 47%. We used multivariable logistic regression models within each of eleven countries to identify disparities in response to the access barriers by age, sex, immigrant status, income and the presence of chronic conditions. RESULTS: Overall, one in five adults (21%) experienced multiple barriers before reaching PC practices. After reaching care, an average of 16% of adults had two or more barriers. There was a sixfold difference between nations in the experience of these barriers to access. Vulnerable groups experiencing multiple barriers were relatively consistent across countries. People with lower income were more likely to experience multiple barriers, particularly before reaching primary care practices. Respondents with mental health problems and those born outside the country displayed substantial vulnerability in terms of barriers after reaching care. CONCLUSION: A greater understanding of the multiple barriers to access to PC across the stages of the care-seeking process may help to inform planning and performance monitoring of disparities in access. Variation across countries may reveal organisational and system drivers of access, and inform efforts to improve access to PC for vulnerable groups. The cumulative nature of these barriers remains to be assessed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».