Inpatient healthcare utilization among people with disabilities in Iran: determinants and inequality patterns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with disabilities (PWD) have different health service needs and different factors affect the utilization of these services. Therefore, the aim of this present study was to identify determinants of inpatient healthcare utilization among PWDs in Iran. METHODS: This research was a secondary data analysis of a cross-sectional study. The present study used data gathered for 766 PWDs (aged 18 years and older) within the Iranian Society with Disabilities (ISD) between September and December 2020. Multiple logistic regression models calculated adjusted odds ratios (aOR) and 95% confidence intervals in order to identify determinants of inpatient healthcare utilization among PWDs. RESULTS: Data for 766 people with disabilities were analyzed. A large number of participants were over 28 years of age (70.94%), male (64.36%), and single (54.02%). In the present study, more than 71% of participants had no history of hospitalization during the last year. In this study, males [aOR 2.11(1.14-3.91), participants with Civil Servants health insurance coverage [aOR 3.44 (1.16 - 10.17)] and individuals in the 3th quartile of disability severity [aOR 2.13 (1.01 - 4.51)] had greater odds of inpatient healthcare utilization compared to the other groups. The value of the concentration index (C) for inpatient healthcare utilization was - 0.084 (P.value = 0.046). The decomposition analysis indicated that gender was the greatest contributor (21.92%) to the observed inequality in inpatient healthcare utilization among participants. CONCLUSION: Our findings suggested that the likelihood of hospitalization among the study participants could be significantly influenced by factors such as gender, the health insurance scheme, and the degree of disability severity. These results underscore the imperative for enhanced access to outpatient services, affordable insurance coverage, and reduced healthcare expenditures for this vulnerable population. Addressing these issues has the potential to mitigate the burden of hospitalization and promote better health outcomes for disadvantaged individuals.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».