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Enregistrement W4211242189 · doi:10.2196/35221

Socioeconomic Disparities in the Demand for and Use of Virtual Visits Among Senior Adults During the COVID-19 Pandemic: Cross-sectional Study

2022· article· en· W4211242189 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ellie Yu, Simon Hagens

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensCanada Health Infoway
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésSocioeconomic statusPandemicCross-sectional studyHealth careMedicineLogistic regressionGerontologySocial distancePopulationEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyDiseasePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has limited the provision of in-person care and accelerated the need for virtual care. Older adults (65+ years) were 1 of the highest user groups of in-person health care services prior to the pandemic. Social distancing guidelines and high rates of mortality from coronavirus infections among older adults made receiving in-person health care services challenging for older adults. The provision of virtual care technologies can help to ensure continuity of care and provide essential health care services during the pandemic to those at high risk of contracting the COVID-19 coronavirus, including older adults. It is also essential to understand and address potential socioeconomic, demographic, and health disparities in the demand for and use of virtual care technologies among older adults. OBJECTIVE: The objective of this study is to investigate socioeconomic disparities in the demand for and use of virtual visits during the COVID-19 pandemic among older adults in Canada. METHODS: A cross-sectional web survey was conducted with 12,052 Canadians over the age of 16 years, selected from Leger's Léger Opinion panel from July 14 to August 6, 2021. Associations between socioeconomic factors and the demand for and use of virtual visits were tested using χ2 tests and logistic regression models for telephone visits, video visits, and secure messaging. Weighting was applied using the 2016 census reference variables to render a representative sample of the Canadian population. RESULTS: A total of 2303 older adults were surveyed. Older adults expressed the highest demand for and use of telephone visits, following by video visits and secure messaging. eHealth literacy was positively associated with the use of all 3 virtual care modalities. Higher income was negatively associated with the use of video visits (odds ratio [OR] 0.65, 95% CI 0.428-0.974, P=.03). Having no private insurance coverage was negatively associated with use of secure messaging (OR 0.73, 95% CI 0.539-0.983, P=.04), but living in a rural community (OR 0.172, 95% CI 1.12-2.645, P=.01) and being born outside of Canada (OR 0.150, 95% CI 1.041-2.173, P=.03) were positively associated with the use of secure messaging. Higher education (OR 0.078, 95% CI 0.633-0.97, P=.02) and being non-White (OR=0.054, 95% CI 0.312-0.92, P=.02) were negatively associated with the use of the telephone. CONCLUSIONS: This study found that compared to video visits and secure messaging, the demand for and use of telephone visits were more prevalent among older adults during the pandemic. The gaps between the demand for and use of video and secure messaging services remain substantial. Our results highlight socioeconomic disparities among older adults that could potentially explain this trend. Lower income and a lower education level may act as barriers for older adults in acquiring the skills and technologies necessary to use more complex solutions, such as video and secure messaging. In addition, higher eHealth literacy was found to be critical for older adults to successfully navigate all types of virtual visit technologies.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,337 · 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'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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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