Effects of demographic and socio-economic factors on dissatisfaction with formal healthcare utilisation among older adults with very low incomes in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The older adult population has increased in the past few decades, and this is coupled with an increasing burden of chronic non-communicable diseases and a higher rate of healthcare utilisation among this population group. However, studies on healthcare utilisation have not tackled the healthcare service use dissatisfaction dynamics and associated factors, especially among older adults with very low incomes surviving under a social protection programme. The purpose of this study was to estimate demographic and socio-economic factors driving dissatisfaction with the utilisation of formal healthcare services among older adults with very low incomes in Ghana. Using data from a larger Ageing, Health, Lifestyle and Health Services survey conducted in the Atwima Nwabiagya District of Ghana, we estimate dissatisfaction with formal healthcare utilisation using multivariate logistic regression analysis. The study revealed that about 29% of the participants were dissatisfied with utilising formal healthcare services. The study showed that females (adjusted odd ratio (AOR): 0.42, 95% CI: 0.15–0.76) and those with high school education (AOR: 0.35, 95% CI: 0.23–0.79) were significantly less likely to be dissatisfied with the utilisation of formal healthcare services compared with males or those with no formal education. We found that participants who earned a monthly income of GH¢201 or more were significantly more likely to be dissatisfied with the utilisation of formal healthcare services than those who earned less than GH¢100 (AOR:1.16, 95% CI: 1.06–3.94). Our findings provide evidence that few older adults with very low incomes are dissatisfied with using formal healthcare services. The study has shown that demographic and socio-economic factors, particularly, gender, income, marital status, and education, are significant drivers of dissatisfaction with formal healthcare utilisation among older adults with very low incomes. This study, therefore, has implications for policy, practice, and future research decisions.
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 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) | 0,001 | 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 ».