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Enregistrement W3136379338 · doi:10.9778/cmajo.20200104

Frequency and source of prescription eyewear insurance coverage in Ontario: a repeated population-based cross-sectional study using survey data

2021· article· en· W3136379338 sur OpenAlexafffundvenueabout
Prem Nichani, Graham E. Trope, Yvonne M. Buys, Samuel N. Markowitz, Sherif El-Defrawy, Gordon Ngo, Michelle Markowitz, Ya-Ping Jin

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensToronto Western HospitalKensington HealthUniversity Health NetworkWillow Biosciences (Canada)Western University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAllerganGlaucoma Research Society of CanadaGlaucoma Research Foundation
Mots-clésEyewearPopulationMedical prescriptionCross-sectional studyGraduation (instrument)MedicineHealth insuranceGovernment (linguistics)DemographyEnvironmental healthBusinessHealth careEconomicsNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Insurance coverage may reduce cost barriers to obtain vision correction. Our aim was to determine the frequency and source of prescription eyewear insurance to understand how Canadians finance optical correction. Methods: We conducted a repeated population-based cross-sectional study using 2003, 2005 and 2013–2014 Canadian Community Health Survey data from respondents aged 12 years or older from Ontario, Canada. In this group, the cost of prescription eyewear is not covered by the government unless one is registered with a social assistance program or belongs to a specific population. We determined the frequency and source of insurance coverage for prescription eyewear in proportions. We used survey weights provided by Statistics Canada in all analyses to account for sample selection, a complex survey, and adjustments for seasonal effect, poststratification, nonresponse and calibration. We compared unadjusted proportions and adjusted prevalence ratios (PRs) of having insurance. Results: Insurance covered all or part of the costs of prescription eyewear for 62% of Ontarians in all 3 survey years. Of those insured, 84.1%–86.0% had employer-sponsored coverage, 9.0%–10.3% had government-sponsored coverage, and 5.7%–6.8% had private plans. Employer-sponsored coverage remained constant for those in households with postsecondary graduation but decreased significantly for those in households with less than secondary school graduation, from 67.0% (95% confidence interval [CI] 63.2%–70.8%) (n = 175 000) in 2005 to 54.6% (95% CI 50.1%–59.2%) (n = 123 500) in 2013–2014. Government-sponsored coverage increased significantly for those in households with less than secondary school graduation, from 29.2% (95% CI 25.5%–32.9%) (n = 76 400) in 2005 to 41.7% (95% CI 37.2%–46.1%) (n = 93 900) in 2013–2014. In 2013–2014, Ontarians in households with less than secondary school graduation were less likely than those with secondary school graduation to report employer-sponsored coverage (adjusted PR 0.79, 95% CI 0.75–0.84) but were more likely to have government-sponsored coverage (adjusted PR 1.27, 95% CI 1.06–1.53). Interpretation: Sixty-two percent of Ontarians had prescription eyewear insurance in 2003, 2005 and 2013–2014; the largest source of insurance was employers, primarily covering those with higher education levels, whereas government-sponsored insurance increased significantly among those with lower education levels. Further research is needed to elucidate barriers to obtaining prescription eyewear and the degree to which affordability impairs access to vision correction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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