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Enregistrement W2902153706 · doi:10.1186/s12939-018-0887-9

Area deprivation and attachment to a general practitioner through centralized waiting lists: a cross-sectional study in Quebec, Canada

2018· article· en· W2902153706 sur OpenAlexafffundabout
Mélanie Ann Smithman, Astrid Brousselle, Nassera Touati, Antoine Boivin, Kareen Nour, Carl‐Ardy Dubois, Christine Loignon, Djamal Berbiche, Mylaine Breton

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversité de MontréalSanté MontérégieHôpital Charles-Le MoyneUniversity of VictoriaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalÉcole Nationale d'Administration PubliqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésDisadvantagedSocial deprivationPublic healthHealth services researchMedicineCross-sectional studyHealth carePopulationDemographyGerontologyEnvironmental healthNursingEconomic growthSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Access to primary healthcare is an important social determinant of health and having a regular general practitioner (GP) has been shown to improve access. In Canada, socio-economically disadvantaged patients are more likely to be unattached (i.e. not have a regular GP). In the province of Quebec, where over 30% of the population is unattached, centralized waiting lists were implemented to help patients find a GP. Our objectives were to examine the association between social and material deprivation and 1) likelihood of attachment, and 2) wait time for attachment to a GP through centralized waiting lists. METHODS: A cross-sectional study was conducted in five local health networks in Quebec, Canada, using clinical administrative data of patients attached to a GP between June 2013 and May 2015 (n = 24, 958 patients) and patients remaining on the waiting list as of May 2015 (n = 49, 901), using clinical administrative data. Social and material area deprivation indexes were used as proxies for patients' socio-economic status. Multiple regressions were carried out to assess the association between deprivation indexes and 1) likelihood of attachment to a GP and 2) wait time for attachment. Analyses controlled for sex, age, local health network and variables related to health needs. RESULTS: Patients from materially medium, disadvantaged and very disadvantaged areas were underrepresented on the centralized waiting lists, while patients from socially disadvantaged and very disadvantaged areas were overrepresented. Patients from very materially advantaged and advantaged areas were less likely to be attached to a GP than patients from very disadvantaged areas. With the exception of patients from socially disadvantaged areas, all other categories of social deprivation were more likely to be attached to a GP compared to patients from very disadvantaged areas. We found a pro-rich gradient in wait time for attachment to a GP, with patients from more materially advantaged areas waiting less than those from disadvantaged areas. CONCLUSION: Our findings suggest that there are socio-economic inequities in attachment to a GP through centralized waiting lists. Policy makers should take these findings into consideration to adjust centralized waiting list processes to avoid further exacerbation of health inequities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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