Access to healthcare for deaf people: a model from a middle-income country in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if there are existing healthcare access inequities among the deaf Chilean population when compared to the general Chilean population. METHODS: Data were obtained from a population-based national survey in Chile. In total, 745 prelingually deaf individuals were identified. The number of times the person used the healthcare system was dichotomized and analyzed using a multivariate logistic regression model. RESULTS: Prelingually deaf people had lower incomes, fewer years of education, and greater rates of unemployment and poverty when compared with the general population. Moreover, they visited more general practitioners, mental health specialists, and other medical specialists. On average, they attended more appointments for depression but had fewer general checkups and gynecological appointments than the general population. CONCLUSIONS: Deaf people in Chile have a lower socioeconomic status than the rest of the Chilean population. The results from this study are similar to the findings reported for high-income countries, despite differences in the magnitude of the associations between being deaf and healthcare access. Further studies should be conducted to determine the health status of deaf people in Chile and other Latin American countries and what factors are associated with a significantly lower prevalence of gynecological appointments among deaf women when compared with non-deaf women.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».