The availability of general practice in Ireland's Mid-West Region: does the 'Inverse Care Law' still apply?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The 'Inverse Care Law' suggests the availability of good medical care tends to vary inversely with the needs of the local population. Dr Julian Tudor Hart's observations related to lack of access to care for those in both socially deprived and geographically remote areas. In this study, we aim to examine if the 'Inverse Care Law' is still relevant to GP service provision in the Mid-West of Ireland. METHODS: GP clinic locations in Limerick and Clare were identified using the Health Service Executive (HSE) Service Finder and geocoded. GeoHive.ie was used to determine Electoral District (ED) centroids across the Mid-West. The shortest linear distance to a GP clinic was calculated for each ED. PobalMaps.ie was used to determine population and social deprivation scores of each ED. RESULTS: In total, 122 GP practices were identified across 324 EDs. The average travel distance to a GP clinic in the Mid-West is 4.7 km. Limerick City EDs had the smallest patient population per GP clinic and were all found to be within 1.5 km of a GP clinic. Proximity to GP clinics did not correlate with deprivation. However, by removing GP clinics from the analyses, it was possible to determine how vulnerable different areas (rural vs urban, deprived vs affluent) are to potential changes in GP clinic availability in the future. DISCUSSION: People living in urban areas such a Limerick City have improved geographic accessibility to GP clinics compared with their rural counterparts. However, within urban areas assessed, GP clinics were rarely found in deprived areas. Therefore, remote and urban-deprived areas are far more vulnerable to negative proximity effects secondary to practice closures, suggesting the principles of the 'Inverse Care Law' may still be active in the Mid-West of Ireland.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».