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Enregistrement W3160976524 · doi:10.1071/ah20299

Developing economic measures for Aboriginal and Torres Strait Islander families on out-of-pocket healthcare expenditure

2021· article· en· W3160976524 sur OpenAlexaff
Courtney Ryder, Tamara Mackean, Julieann Coombes, Kate Hunter, Shahid Ullad, Kris Rogers, Beverley M. Essue, A.J.A. Holland, Rebecca Ivers

Notice bibliographique

RevueAustralian Health Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensCanadian Partnership Against Cancer
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésExploratory factor analysisConstruct validityHealth careMedicinePsychologyDemographyEnvironmental healthFamily medicineNursingPsychometricsPatient satisfactionClinical psychologySociologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Out-of-pocket healthcare expenditure (OOPHE) has a significant impact on marginalised households. The purpose of this study was to modify a pre-existing OOPHE survey for Aboriginal and Torres Strait Islander households with children. Methods The OOPHE survey was derived through a scoping review, face and content validity, including judgement quantification with content experts. Exploratory factor analyses determined factor numbers for construct validity. Repeatability through test-retest processes and reliability was assessed through internal consistency. Results The OOPHE survey had 168 items and was piloted on 67 Aboriginal and Torres Strait Islander parents. Construct validity assessment generated a 62-item correlation matrix with a three-factor model. Across these factors, item loadings varied, 10 items with high correlations (>0.70) and 20 with low correlations (<0.40). OOPHE survey retest was conducted with 47 families, where 43 items reached slight to fair levels of agreement. Conclusion The low level of item loadings to factors in the OOPHE survey indicates interconnectedness across the three-factor model, and reliability results suggest systemic differences. Impeding factors may include cohort homogeneity and survey length. It is unknown how cultural and social nuances specific to Aboriginal and Torres Strait Islander households impacts on results. Further work is warranted. What is known about the topic? Out-of-pocket healthcare expenditure (OOPHE) are expenses not covered by universal taxpayer-funded health insurance. In elderly Australians or those with chronic conditions, OOPHE can cause substantial burden and financial hardship and, in the most extreme cases, induce bankruptcy. Despite higher hospital admissions and disease burden, little is known about how OOPHE impacts Aboriginal and Torres Strait Islander families. Additionally, in Australia, no OOPHE survey tools have been appropriately assessed; this includes for use with Aboriginal and Torres Strait Islander families. What does this paper add? This pilot study modified a pre-existing Australian OOPHE survey for use with Aboriginal and Torres Strait Islander households with children. Knowledge interface methodology was used to bring together Indigenous knowledges with quantitative survey methods. This was critical to ensuring Indigenous knowledges were central to the overall pilot study across item creation, participant focus, outcome contextualisation, interpretation, and resetting dominant norms. Outcomes have demonstrated pertinent points for future work in this area, such as the complexities in developing robust, culturally safe and specific surveys, which reach ideal psychometric levels of validity and reliability for Aboriginal and Torres Strait Islander communities. Certainly, it raises questions for current and future research using surveys in Aboriginal and Torres Strait Islander communities, which are generic and not purpose-built. What are the implications for practitioners? We recommend that OOPHE surveys should be developed with Aboriginal and Torres Strait Islander families from the outset, so they can include important contextual factors for Aboriginal and Torres Strait Islander households.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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