Factors associated with successful chronic disease treatment plans for older Australians: Implications for rural and Indigenous Australians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify factors associated with having a successful treatment plan for managing chronic conditions. DESIGN: Secondary analysis of the Commonwealth Fund's 2014 International Health Policy Survey. SETTING: Australia 2014. PARTICIPANTS: A total of 3310 Australian adults over 55 years old. MAIN OUTCOME MEASURES: Whether respondents: (i) had a treatment plan for their chronic condition; and (ii) believed that the plan was helpful in managing their condition. METHODS: We used multiple logistic regressions to assess the association between individual factors (age, income, remoteness, Australian Aboriginal or Torres Strait Islander status) and patient reports of the outcomes of interest. RESULTS: Most respondents reported having a treatment plan for their chronic condition(s); the majority reported that it was helpful in managing their health. Treatment plan provision was associated with age over 75 years, above-average income, Australian Aboriginal or Torres Strait Islander status and multiple chronic conditions. Plans were less likely for residents of outer regional and remote areas. Indigenous respondents were far less likely than non-Indigenous respondents to report that their treatment plan helped a lot. Respondents with providers who 'always' explained things were far more likely to say that a treatment plan helped. CONCLUSION: While the patient-provider relationship influenced the perceived success of treatment plans, inequities in treatment plan provision seemed linked with rurality and income. The higher frequency of treatment plans for Indigenous respondents might reflect access to Australian Aboriginal or Torres Strait Islander health checks, while the plan's perceived lack of efficacy suggests a gap in cultural acceptability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».