Healthcare provider perspectives on inequities in access to care for patients with inherited bleeding disorders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The ways in which social determinants of health affect patients with inherited bleeding disorders remains unclear. The objective of this study was to understand healthcare provider perspectives regarding access to care and diagnostic delay amongst this patient population. METHODS: A healthcare provider survey comprising 24 questions was developed, tested, and subsequently disseminated online with recruitment to all members of The Association of Hemophilia Clinic Directors of Canada (N = 73), members of the Canadian Association of Nurses in Hemophilia Care (N = 40) and members of the Canadian Physiotherapists in Hemophilia Care (N = 44). RESULTS: There were 70 respondents in total, for a total response rate of 45%. HCPs felt that there were diagnostic delays for patients with mild symptomatology (71%, N = 50), women presenting with abnormal uterine bleeding as their only or primary symptom (59%, N = 41), and patients living in rural Canada (50%, N = 35). Fewer respondents felt that factors such as socioeconomic status (46%, N = 32) or race (21%, N = 15) influenced access to care, particularly as compared to the influence of rural location (77%, N = 54). DISCUSSION: We found that healthcare providers identified patients with mild symptomatology, isolated abnormal uterine bleeding, and residence in rural locations as populations at risk for inequitable access to care. These factors warrant further study, and will be investigated further by our group using our nation-wide patient survey and ongoing in-depth qualitative patient interviews.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».