Prescription Drug Insurance and Cost-Related Medication Nonadherence Among Lesbian, Gay, and Bisexual Individuals in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study estimates the frequency of uninsurance for prescription drugs and cost-related medication nonadherence (CRNA) among lesbian, gay, and bisexual (LGB) persons in Canada, compared with the heterosexual population. Methods: Logistic regression was used to quantify associations between sexual orientation, insurance status, and CRNA within the national probability-based Canadian Community Health Survey, 2015–2016. This sample included 98,413 individuals aged 15–80 years, including 2803 LGB individuals. Results: From our sample of Canadians, 22.2% of LGB respondents reported being uninsured for prescription drugs, compared with 20.0% of heterosexual persons (unadjusted odds ratio [UOR] 1.14, 95% confidence interval [CI] 0.97–1.35). LGB individuals had more than twice the odds of reporting CRNA compared with heterosexual individuals (UOR 2.48, 95% CI 1.99–3.10). This disparity was most pronounced among bisexual respondents, who had over three times the odds of reporting CRNA in comparison to heterosexual respondents (UOR 3.45, 95% CI 2.65–4.51). The odds ratio (OR) for CRNA comparing bisexual with heterosexual individuals remained statistically significant after adjustment for race/ethnicity, gender/sex, and age (OR 2.67, 95% CI 1.97–3.61) and was further attenuated with adjustment for partnership status, employment status, income, educational attainment, prescription drug insurance status, general health status, and immigration status (OR 2.09, 95% CI 1.51–2.89). Conclusion: LGB Canadians reported more CRNA but comparable prescription drug insurance frequencies to heterosexual persons. Factors pertaining to medication access (e.g., income, partnership status) and health needs appear to be the most important contributors to disparities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle