Evolution of the determinants of unmet health care needs in a universal health care system: Canada, 2001–2014
Notice bibliographique
Résumé
While ensuring adequate access to care is a central concern in countries with universal health care coverage, unmet health care needs remain prevalent. However, subjective unmet health care needs (SUN) can arise from features of a health care system (system reasons) or from health care users' choices or constraints (personal reasons). Furthermore, investigating the evolution of SUN within a health care system has rarely been carried out. We investigate whether health needs, predisposing factors and enabling factors differentially affect SUN for system reasons and SUN for personal reasons, and whether these influences are stable over time, using representative data from the Canadian Community Health Surveys from 2001 to 2014. While SUN slightly decreased overall during our period of observation, the share of SUN for system reasons increased. Some key determinants appear to consistently increase SUN reporting over all our observation periods, in particular being a woman, younger, in poorer health or not having a regular doctor. The distinction between personal and system reasons is important to better understand individual experiences. Notably, women report more SUN for system reasons and less for personal reasons, and reporting system reasons increases with age. Given this stability over time, our results may inform health policymakers on which subpopulations to target to ensure access to health care is universal.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».