Rural–Urban Differences in Non-Local Primary Care Utilization among People with Osteoarthritis: The Role of Area-Level Factors
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of non-local primary care physicians (PCP) is a key primary care indicator identified by Alberta Health to support evidence-based healthcare planning. This study aims to identify area-level factors that are significantly associated with non-local PCP utilization and to examine if these associations vary between rural and urban areas. We examined rural-urban differences in the associations between non-local PCP utilization and area-level factors using multivariate linear regression and geographically weighted regression (GWR) models. Global Moran's I and Gi* hot spot analyses were applied to identify spatial autocorrelation and hot spots/cold spots of non-local PCP utilization. We observed significant rural-urban differences in the non-local PCP utilization. Both GWR and multivariate linear regression model identified two significant factors (median travel time and percentage of low-income families) with non-local PCP utilization in both rural and urban areas. Discontinuity of care was significantly associated with non-local PCP in the southwest, while the percentage of people having university degree was significant in the north of Alberta. This research will help identify gaps in the utilization of local primary care and provide evidence for health care planning by targeting policies at associated factors to reduce gaps in OA primary care provision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».