DEMOGRAPHIC AND SOCIOECONOMIC FACTORS ASSOCIATED WITH ACCESS TO PUBLIC CLINICS
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Providing adequate and equal access to healthcare is a key goal towards achieving universal health coverage. However, social and demographic inequalities in accessing health care services exist in both developed and developing countries. This study examined the demographic and socio-economic factors associated with the lack of access to public clinics in the Greater Kuala Lumpur area. Materials and Methods: The study employed a survey involving 1032 participants. Data were collected using self-administered questionnaires distributed between October and December 2015 in the Greater Kuala Lumpur area. Results: Of the 1032 participants, 535 were public clinic users. A quarter (25.8%) of the users stated that they did not have access to public clinics in their residential area. A multiple logistic analysis showed that the elderly, the women, those from ethnic minority groups, those of lower family income, and the private sector workers were more likely not to have access to public clinics than their counterparts. Conclusions: The existing level of accessibility to public clinics could be improved by increasing the number of clinics. Clinics should be established to focus more on reaching the elderly, the women, the ethnic minority groups, the poorer families, and the private sector employees.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».