Trends in health service use among persons with Parkinson’s disease by rurality: A population-based repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global burden of Parkinson's disease (PD) has more than doubled over the past three decades, and this trend is expected to continue. Despite generally poorer access to health care services in rural areas, little previous work has examined health system use in persons with PD by rurality. We examined trends in the prevalence of PD and health service use among persons with PD by rurality in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a repeated, cross-sectional analysis of persons with prevalent PD aged 40+ years on April 1st of each year from 2000 to 2018 using health administrative databases and calculated the age-sex standardized prevalence of PD. Prevalence of PD was also stratified by rurality and sex. Negative binomial models were used to calculate rate ratios with 95% confidence intervals comparing rates of health service use in rural compared to urban residents in 2018. RESULTS: The age-sex standardized prevalence of PD in Ontario increased by 0.34% per year (p<0.0001) and was 459 per 100,000 in 2018 (n = 33,479), with a lower prevalence in rural compared to urban residents (401 vs. 467 per 100,000). Rates of hospitalizations and family physician visits declined over time in both men and women with PD in rural and urban areas, while rates of emergency department, neurologist, and other specialist visits increased. Adjusted rates of hospitalizations were similar between rural and urban residents (RR = 1.04, 95% CI [0.96, 1.12]), while rates of emergency department visits were higher among rural residents (RR = 1.35, 95% CI [1.27, 1.42]). Rural residents had lower rates of family physician (adjusted RR = 0.82, (95% CI [0.79, 0.84]) and neurologist visits (RR = 0.74, 95% CI [0.72, 0.77]). INTERPRETATION: Lower rates of outpatient health service use among persons residing in rural regions, contrasting with higher rates of emergency department visits suggest inequities in access. Efforts to improve access to primary and specialist care for persons with PD in rural regions are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».