Disparities in Access to Virtual Care for Urinary Tract Infections During the COVID-19 Era
Notice bibliographique
Résumé
Objective To characterize the difference in uptake of virtual care for urinary tract infections (UTIs) by demographic variables in the COVID-19 era. Methods We conducted a retrospective review of outpatient encounters for UTIs across a large health care system. The cohort was defined as patients with an encounter diagnosis of UTI via in-person or virtual care (telephone or technology-supported care), between March 1, 2020, and February 28, 2021. Analysis was limited to the first UTI encounter of the year for each patient. We compared the use of in-person and virtual visits by demographic variables using chi-square tests and multivariate logistic regression. Results A total of 6744 patients, with a mean age of 61 years, were seen for UTI during the study period. The majority of patients were White (85.5%) and female (83.7%), and were seen in person (55.9%). Of those seen virtually, 52.0% participated in telephone-only visits, and 47.9% were seen via technology-supported care, using video or chatbased platforms. On multivariate logistic regression, age under 30, lowest-quartile income, male sex, and a primary language other than English increased the odds that patients had been seen in person. Among those seen virtually, age over 50 significantly increased the odds of a telephone visit, as did being Black or Native American, having a lower-quartile income, and speaking a non-English primary language. Conclusions Although the expansion in virtual care has given some patients easier access to necessary care, the “digital divide” has worsened existing disparities for certain vulnerable populations. We demonstrate a difference in uptake of virtual health care by age, race, primary language, and income.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».