Inequity In Corrective Eyewear Insurance In Ontario: A Repeated Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Although the lack of vision insurance coverage has been linked to adverse vision outcomes, Canada still has a patchwork system that provides poor or no coverage to many of its residents. Data and methods We used data from the Canadian Community Health Survey (2005, 2008, 2013-2014) and logistic regressions to describe the extent to which Ontario residents reported insurance coverage for corrective eyewear after the delisting of routine eye examinations for healthy adults in 2004; and, to examine associations between socioeconomic and demographic characteristics, self-reported health and insurance coverage for corrective eyewear. Results We found important socioeconomic differences in the reporting of corrective eyewear insurance. Lower-SES adults were more likely to have reported public corrective eyewear coverage, whereas higher-SES adults and older adults were more likely to have reported private coverage. Overall, lower-SES adults and older adults were substantially less likely to have reported any corrective eyewear coverage. Adults and older adults in poorer health had lower odds of having reported private coverage for corrective eyewear. Relative to 2005, adults had higher odds of having reported public coverage, while older adults had lower odds of having reported public coverage for corrective eyewear in 2013 and 2014. Interpretation Our findings reinforce the limits of the current patchwork insurance system for eye care and eyewear in Ontario. The substantial socioeconomic differences in the reporting of corrective eyewear insurance, as well as the low coverage in older adults, particularly among the poor and unhealthy, are of concern.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».