Patient-related barriers to some virtual healthcare services among cancer patients in the USA: a population-based study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the patient-related barriers to access of some virtual healthcare tools among cancer patients in the USA in a population-based cohort. Materials & methods: National Health Interview Survey datasets (2011–2018) were reviewed and adult participants (≥18 years old) with a history of cancer diagnosis and complete information about virtual healthcare utilization (defined by [a] filling a prescription on the internet in the past 12 months and/or [b] communicating with a healthcare provider through email in the past 12 months) were included. Information about video-conferenced phone calls and telephone calls are not available in the National Health Interview Survey datasets; and thus, they were not examined in this study. Multivariable logistic regression analysis was used to evaluate factors associated with the utilization of virtual care tools. Results: A total of 25,121 participants were included in the current analysis; including 4499 participants (17.9%) who utilized virtual care in the past 12 months and 20,622 participants (82.1%) who did not utilize virtual care in the past 12 months. The following factors were associated with less utilization of virtual healthcare tools in multivariable logistic regression: older age (continuous odds ratio [OR] with increasing age: 0.987; 95% CI: 0.984–0.990), African-American race (OR for African American vs white race: 0.608; 95% CI: 0.517–0.715), unmarried status (OR for unmarried compared with married status: 0.689; 95% CI: 0.642–0.739), lower level of education (OR for education ≤high school vs >high school: 0.284; 95% CI: 0.259–0.311), weaker English proficiency (OR for no proficiency vs very good proficiency: 0.224; 95% CI: 0.091–0.552) and lower yearly earnings (OR for earnings <$45,000 vs earnings >$45,000: 0.582; 95% CI: 0.523–0.647). Conclusion: Older patients, those with African-American race, lower education, lower earnings and weak English proficiency are less likely to access the above studied virtual healthcare tools. Further efforts are needed to tackle disparities in telemedicine access.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle