Inequalities in Pediatric Fracture Care Timeline Based on Insurance Type
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Socioeconomic and insurance status are often linked with limited access to health care. Despite several government-funded projects aimed at curtailing these barriers, pediatric orthopaedic patients continue to experience delays in receiving timely care for fracture treatments. This delay has been well-identified within the orthopaedic literature but, to our knowledge, has never been characterized based on timeline. Thus, the goal of this study is to evaluate the role of ethnicity, socioeconomic status, and insurance type on the timeline of pediatric patients to obtain orthopaedic care within our community. METHODS: Pediatric patients presenting to our clinic for the treatment of one of 21 most common fractures were included. Patient demographics and the timeline of patient care were collected by retrospective chart review. RESULTS: Government-funded insurance accounted for 60.6% of the 413 patients. These patients experienced significant (P < 0.001) delays in access to care when compared with commercial insurance patients; the time between injury and referral as well as the overall time from injury to orthopaedic evaluation was 2.8 and twofold greater at 4.4 days and 9.2 days, respectively. A strong correlation was established between income levels and insurance type. DISCUSSION: Pediatric patients with a lower socioeconomic status are more likely to rely on government-funded insurance and experience delays in fracture evaluation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».