Socio-demographic disparities in receipt of clinical health care services during the COVID-19 pandemic for Canadian children with disability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the experience of receiving in-person and virtual clinical health care services during the COVID-19 pandemic for Canadian children with developmental disabilities and delays facing multiple layers of vulnerability (e.g., low income, low educational attainment families). We examined the relationship between socio-demographic factors and the receipt of these services (physical and mental health services) during COVID-19 for Canadian children with these conditions. METHODS: Data collected in Canada for the Global Report on Developmental Delays, Disorders and Disabilities were used. The survey: (1) was developed and disseminated in collaboration with caregivers of children with disabilities, (2) included topics such as response to the pandemic and receipt of services and supports, and (3) documented the experiences of a non-random convenience sample of caregivers of children (any age) with these conditions during and prior to the pandemic. We used four logistic regression models to assess the association between socio-demographic factors and receipt of services. RESULTS: Being a single parent, having low educational attainment (high school or less), having low income (making less than $40,000 per year), working less than full time (working part-time, working reduced hours due to COVID, retired, stay home parent or student), as well as male gender and older age of the child with disability were factors associated with decreased likelihood of receiving services. CONCLUSION: Our findings point to the need for tailoring services for families of children with disabilities, particularly low socioeconomic status families, to ensure continuity of care during public health emergencies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».