Social inequalities in trajectories of contacts with the healthcare system in adolescence and young adulthood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding of healthcare utilization of different populations is useful for prevention and prioritization of healthcare resources. This study aims to identify populations following different trajectories of contacts with the healthcare system and to describe social inequalities between the groups. METHODS: Individuals born 1980-2000 in Denmark were linked to national registers. Contacts with somatic hospitals, psychiatric hospitals, general practitioners, and redeemed prescriptions were counted for each year between 16 and 37 years of age. Trajectories of contacts with the four dimensions of healthcare use were identified using group-based multi-trajectory modeling. RESULTS: Five trajectory groups were identified. One group had low healthcare utilization over time (12% in women; 27% in men). The largest group had low healthcare utilization but more contacts with especially GP (39% in women; 43% in men). A third group had more contacts with most dimensions of the healthcare system (33% in women; 21% in men). The fourth group had many contacts with especially somatic hospitals and GP (7% in women; 4% in men). The fifth group had many contacts especially to psychiatric hospitals (8% in women; 5% in men). Shorter parental education, parental unemployment, family income below the poverty line, and cohabitation with one or no parent was more frequent in the two high utilization groups compared to the lower utilization groups. CONCLUSION: The observed trajectories of health service use and the social inequalities between trajectory groups highlight that prevention and treatment targeting the entire population will benefit from a complementary focus on social inequalities in health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».