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Enregistrement W4320737749 · doi:10.9778/cmajo.20210320

Unmet health care needs during the COVID-19 pandemic among adults: a prospective cohort study in the Canadian Longitudinal Study on Aging

2023· article· en· W4320737749 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jayati Khattar, Laura N. Anderson, Vanessa De Rubeis, Margaret de Groh, Ying Jiang, Aaron Jones, Nicole E. Basta, Susan Kirkland, Christina Wolfson, Lauren E. Griffith, Parminder Raina

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill University Health CentrePublic Health Agency of CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaMcMaster University
Mots-clésPandemicMedicineHealth careOdds ratioLongitudinal studyLogistic regressionCohort studyOddsGerontologyProspective cohort studyCohortConfidence intervalHealth equityPublic healthFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic affected access to health care services in Canada; however, limited research examines the influence of the social determinants of health on unmet health care needs during the first year of the pandemic. The objectives of this study were to describe unmet health care needs during the first year of the pandemic and to investigate the association of unmet needs with the social determinants of health. METHODS: We conducted a prospective cohort study of 23 972 adults participating in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) COVID-19 Study (April-December 2020) to identify the social determinants of health associated with unmet health care needs during the pandemic. Using logistic regression, we assessed the association between several social determinants of health on the following 3 outcomes (separately): experiencing any challenges in accessing health care services, not going to a hospital or seeing a doctor when needed, and experiencing barriers to accessing testing for SARS-CoV-2 infection. RESULTS: From September to December 2020, 25% of participants experienced challenges accessing health care services, 8% did not go to a hospital or see a doctor when needed and 4% faced barriers accessing testing for SARS-CoV-2 infection. The prevalence of all 3 unmet need outcomes was lower among older age groups. Differences were observed by sex, region, education, income and racial background. Immigrants (odds ratio [OR] 1.18, 95% confidence interval [CI] 1.09-1.27) or people with chronic conditions (OR 1.35, 95% CI 1.27-1.43) had higher odds of experiencing challenges accessing health care services and had higher odds of not going to a hospital or seeing a doctor (immigrants OR 1.26, 95% CI 1.11-1.43; chronic conditions OR 1.45, 95% CI 1.31-1.61). Prepandemic unmet health care needs were strongly associated with all 3 outcomes. INTERPRETATION: Substantial unmet health care needs were reported by Canadian adults during the first year of the pandemic. The results of this study have important implications for health equity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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