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Enregistrement W4307449798 · doi:10.1186/s12889-022-14352-w

Determinants of choice of usual source of care among older people with cardiovascular diseases in China: evidence from the Study on Global Ageing and Adult Health

2022· article· en· W4307449798 sur OpenAlexaff
Tiange Xu, Katya Loban, Xiaolin Wei, Wenhua Wang

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiostatisticsMedicinePublic healthGerontologyChinaEpidemiologyLogistic regressionEnvironmental healthHealth careNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular diseases (CVD) are emerging as the leading contributor to death globally. The usual source of care (USC) has been proven to generate significant benefits for the elderly with CVD. Understanding the choice of USC would generate important knowledge to guide the ongoing primary care-based integrated health system building in China. This study aimed to analyze the individual-level determinants of USC choices among the Chinese elderly with CVD and to generate two exemplary patient profiles: one who is most likely to choose a public hospital as the USC, the other one who is most likely to choose a public primary care facility as the USC. METHODS: This study was a secondary analysis using data from the World Health Organization's Study on Global AGEing and Adult Health (SAGE) Wave 1 in China. 3,309 individuals aged 50 years old and over living with CVD were included in our final analysis. Multivariable logistic regression was built to analyze the determinants of USC choice. Nomogram was used to predict the probability of patients' choice of USC. RESULTS: Most of the elderly suffering from CVD had a preference for public hospitals as their USC compared with primary care facilities. The elderly with CVD aged 50 years old, being illiterate, residing in rural areas, within the poorest income quintile, having functional deficiencies in instrumental activities of daily living and suffering one chronic condition were found to be more likely to choose primary care facilities as their USC with the probability of 0.85. Among those choosing primary care facilities as their USC, older CVD patients with the following characteristics had the highest probability of choosing public primary care facilities as their USC, with the probability of 0.77: aged 95 years old, being married, residing in urban areas, being in the richest income quintile, being insured, having a high school or above level of education, and being able to manage activities living. CONCLUSIONS: Whilst public primary care facilities are the optimal USC for the elderly with CVD in China, most of them preferred to receive health care in public hospitals. This study suggests that the choice of USC for the elderly living with CVD was determined by different individual characteristics. It provides evidence regarding the choice of USC among older Chinese patients living with CVD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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