Primary health care engagement among marginalized people who use drugs in Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionEngagement in primary health care may be lower among marginalized people who use drugs (PWUD) compared to the general population, despite having greater mental and physical healthcare needs as evidenced by higher co-morbidity, and more frequent use of emergency department care. Objectives and ApproachWe investigated which socio-structural factors were related to primary care engagement among PWUD using rich survey data from the Participatory Research in Ottawa: Understanding Drugs cohort study; these data were deterministically linked to several robust provincial-level health administrative databases held at the Institute for Clinical Evaluative Sciences. We defined primary care engagement over the 2 years prior to survey completion (March-December 2013) as: not engaged (<3 outpatient visits to the same family physician) versus engaged in care (3+ outpatient visits to the same family physician). Multi-variable logistic regression was used to identify factors associated with primary health care engagement. ResultsAmong 663 participants, characteristics include: mean age of 41.4 years, 75.6% male, 66.7% in the lowest two income quintiles, and 51.1% with 6+ co-morbidities. 372 (56%) were engaged in primary care, with a mean of 15.97 visits per year (SD=20.18). Engagement was significantly associated with the following factors: receiving drug benefits from either the Ontario Disability Support Program (adjusted odds ratio [AOR] 4.48; 95% confidence interval [95%CI] 2.64 to 7.60) or Ontario Works (AOR 3.41; 95%CI 1.96 to 5.91), having ever taken methadone (AOR 3.05; 95%CI 1.92 to 4.87), mental health co-morbidity (AOR 2.93; 95%CI 1.97 to 4.36), engaging in sex work in the last 12 months (AOR 2.05; 95%CI 1.01 to 4.13), and having stable housing (AOR 1.98; 95%CI 1.30 to 3.01). Conclusion/ImplicationsNearly half of PWUD are not engaged in primary care, representing missed opportunities to improve health. Engagement in primary care may reflect both an increased need for health care, such as mental health disability, and increased access to primary care through other health and social services, such as housing support.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».