The rural tax: comprehensive out-of-pocket costs associated with patient travel in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A significant concern for rural patients is the cost of travel outside of their community for specialist and diagnostic care. Often, these costs are transferred to patients and their families, who also experience stress associated with traveling for care. We sought to examine the rural patient experience by (1) estimating and categorizing the various out of pocket costs associated with traveling for healthcare and (2) describing and measuring patient stress and other experiences associated with traveling to seek care, specifically in relation to household income. METHODS: We have designed and administered an online, retrospective, cross-sectional survey seeking to estimate the out-of-pocket (OOP) costs and personal experiences of rural patients associated with traveling to access health care in British Columbia. Respondents were surveyed across five categories: Distance Traveled and Transportation Costs, Accommodation Costs, Co-Traveler Costs, Lost Wages, and Patient Stress. Bivariate relationships between respondent household income and other numerical findings were investigated using one-way ANOVA. RESULTS: On average, costs for respondents were $856 and $674 for transport and accommodation, respectively. Strong relationships were found to exist between the distance traveled and total transport costs, as well as between a patient's stress and their household income. Patient perspectives obtained from this survey expressed several related issues, including the physical and psychosocial impacts of travel as well as delayed or diminished care seeking. CONCLUSIONS: These key findings highlight the existing inequities between rural and urban patient access to health care and how these inequities are exacerbated by a patient's overall travel-distance and financial status. This study can directly inform policy related efforts towards mitigating the rural-urban gap in access to health care.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».