Primary care in Germany: access and utilisation—a cross-sectional study with data from the German Socio-Economic Panel (SOEP)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: (1) To describe the accessibility of general practitioners (GPs) by the German population; (2) to determine factors on individual and area level, such as settlement structure and area deprivation, which are associated with the walking distance to a GP; and (3) to identify factors that may cause differences in the utilisation of any doctors. DESIGN: Cross-sectional study using individual survey data from the representative German Socio-Economic Panel (SOEP) linked with area deprivation data from the German Index of Multiple Deprivation for 2010 (GIMD 2010) and official data for settlement structure (urban/rural areas) at district level. Logistic regression models were estimated to determine the relationship of individual and area factors with the distance to a GP. Negative binomial regressions were used to analyse the association with utilisation. SETTING: Germany. POPULATION: n=20 601 respondents from the SOEP survey data 2009. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Walking distance to a GP. SECONDARY OUTCOME MEASURE: Doctor visits. RESULTS: Nearly 70% of the sample lives within a 20 min walk to a GP. People living in the most deprived areas have a 1.4-fold (95% CI 1.3 to 1.6) increased probability of a greater walking distance compared with the least deprived quintile, even after controlling for settlement structure and individual factors. In rural districts, people have a 3.1-fold (95% CI 2.8 to 3.4) higher probability of a greater walking distance compared with those in cities. Both area deprivation and rurality have a negative relationship with the utilisation of physicians, whereas the distance to a GP is not associated with the utilisation of physicians. CONCLUSION: Walking distance to a GP depends on individual and area factors. In Germany, area deprivation is negatively correlated with the accessibility of GPs while controlling for settlement structure and individual factors. Both area factors are negatively associated with the utilisation of doctors. This knowledge could be used for future GP requirement plans.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».