Equity of primary care service delivery for low income “sicker” adults across 10 OECD countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite significant investments to support primary care internationally, income-based inequities in access to quality health care are present in many high-income countries. This study aims to determine whether low- and middle-income groups are more likely to report poor quality of primary care (PC) than high-income groups cross-nationally. METHODS: The 2011 Commonwealth Fund Telephone Survey of Sicker Adults is a cross-sectional study across eleven countries. Respondents were recruited from randomly selected households. We used data from surveys conducted in Australia, Canada, France, Germany, the Netherlands, New Zealand, Norway, Sweden, the United Kingdom, and the United States. We identified all questions relating to primary care performance, and categorized these into five dimensions: 1) access to care, 2) coordination 3) patient-centered care, and 4) technical quality of care. We used logistic regression with low and middle-income as the comparison groups and high-income as the referent. RESULTS: Fourteen thousand two hundred sixty-two respondents provided income data. Countries varied considerably in their extent of income disparity. Overall, 24.7% were categorized as low- and 13.9% as high-income. The odds of reporting poor access to care were higher for low- and middle-income than high-income respondents in Canada, New Zealand and the US. Similar results were found for Sweden and Norway on coordination; the opposite trend favoring the low- and middle-income groups was found in New Zealand, United Kingdom, and the United States. The odds of reporting poor patient-centered care were higher for low-income than high-income respondents in the Netherlands, Norway, and the US; in Australia, this was true for low- and middle-income respondents. On technical quality of care, the odds of reporting poor care were higher for the low- and middle-income comparisons in Canada and Norway; in Germany, the odds were higher for low-income respondents only. The odds of reporting poor technical quality of care were higher for high-income than low-income respondents in the Netherlands. CONCLUSION: Inequities in quality PC for low and middle income groups exist on at least one dimension in all countries, including some that in theory provide universal access. More research is needed to fully understand equity in the PC sector.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».