Health equity and the usage of atypical antipsychotics within the Brazilian national health system: findings and implications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need to evaluate the health equity of atypical antipsychotics users who obtain their medicines from the Brazilian National Health System (SUS) through the identification of key factors that influence their health status due to concerns with equity of care. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Cross-sectional study among patients attending state pharmacies in Brazil. Individuals were included if they used atypical antipsychotics, aged ≥18 years, and answered the EQ-5D-3 L questionnaire. Sociodemographic, behavioral, and clinical data were collected. The dependent variable was health status. Associations between the independent variables and the dependent variable were analyzed by adjusting a linear regression model. RESULTS: Overall, 388 individuals met the eligibility criteria and were included in the analysis. The final multiple linear regression model demonstrated a statistically significant association between VAS and suicide attempts, private care, current antipsychotics, comorbidities, and perceived family support. EXPERT COMMENTARY: The study identified several factors both individual and collective that correlate with the health status of atypical antipsychotic users and confirmed the importance of providing medicines for treating psychotic disorders. However, other factors are involved including social support. Our results suggest additional activities and policies are necessary including strategies to address the differences in private and public health care.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».