Sex, age and socioeconomic inequalities in older people’s unscheduled care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In Scotland, unscheduled care is usually received at hospital accident and emergency (A&E) departments or referral by GPs to medical assessment units (MAU). Almost a quarter attendances are for those aged 65 years+. Demand for unscheduled care will increase as the population ages. This study measures inequalities in unscheduled care presentations among those aged 65 years+. Methods A&E and MAU attendance data between April 2017 and March 2018 for Glasgow residents were analysed. Data were modelled using poisson modelling for outcome measures attendances, rate of attendance and length of stay, adjusting for agegroup, sex and deprivation. A second set of models also adjusted for time of day, month and referral source, including interaction terms. Results While there was a higher number of attendances among females (RR and 95% CI = 0.30 (0.28, 0.32)), and among those aged 65-69 years compared with older ages (RR = 0.03 (0.01, 0.06)), modelling rates showed that males were significantly more likely to attend (RR = 0.14 (0.13, 0.16)) and that likelihood rose with age, eg RR for 85+ years significantly greater than 80-84 years, significantly greater than for 75-79 years etc. There was no gender difference in length of stay but this increased with increasing age. Attendance was significantly more likely for those living in the most deprived quintile of deprivation (RR = 0.30 (0.27, 0.34) compared with the most affluent quintile). SES inequalities in attendance and length of stay became less pronounced with increasing age. Referrals via 999 emergency services increased with age while referrals by GP and NHS24 reduced with age. Attendance was more likely in December (RR = 0.15 (0.11, 0.18)) and likelihood of a morning attendance reduced significantly with increasing age and deprivation. Conclusions Inequalities in attendance, length of stay and methods of referral are observed which should be considered when planning to meet the demand for unscheduled care. Key messages Age, sex and socioeconomic inequalities in unscheduled care exist even at the oldest ages. When planning to meet the demand of future unscheduled care, patterns of current use and population projections should be considered in tandem.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».