Provincial variations in not having a regular medical doctor and having unmet healthcare needs among Canadians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite spending 11.0% of the total gross domestic product, the quality of healthcare services in Canada has received mixed reviews. We first separately examined provincial variations in not having a regular medical doctor and having unmet healthcare needs among Canadians. Second, we evaluated provincial variations in the impact of not having a regular medical doctor on having unmet healthcare needs among Canadians. METHODS: We applied logistic regressions using data from the 2014 and 2017-2018 Canadian Community Health Surveys (CCHS). The total sample size for this study was 120,345 individuals aged 12 years and older: 61,240 from the 2014 CCHS and 59,105 from the 2017-2018 CCHS. RESULTS: We found significant provincial variations in not having a regular medical doctor and having unmet healthcare needs among Canadians. People in Quebec and the Territories were more likely not to have a regular medical doctor than their peers in Alberta. People in Quebec and the Territories were also more likely to have unmet healthcare needs than their counterparts in Alberta. Not having a regular medical doctor impacted whether Canadians reported having unmet healthcare needs to varying degrees across provinces. CONCLUSION: Findings from this study may contribute to designing province-specific policy interventions and inform efforts that seek to address barriers to having a regular medical doctor and reducing unmet healthcare needs among Canadians.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».