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Enregistrement W4403347530 · doi:10.1177/2752535x241290666

Use of Subsidized Health Services by Artists in Canada: An Exploratory Study

2024· article· en· W4403347530 sur OpenAlexaffabout
Sesinam de Youngster, Shelly‐Anne Li

Notice bibliographique

RevueCommunity Health Equity Research & Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusicians’ Health and Performance
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyDemographicsAnxietyHealth careExploratory researchMedicineNursingPsychologyPublic relationsPsychiatryPolitical scienceSociologyEconomic growthSocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionCreative and performing artists are often confronted with precarious employment and insufficient healthcare coverage. A clinic in Canada that provides specialized healthcare to artists offers eligible artists subsidized health services. We aim to compare the use of health services, demographics and health conditions between subsidy artist recipients (SAs) and non-subsidy artists (NSAs).MethodsWe accessed existing data from 265 SAs and 711 NSAs and applied descriptive and inferential statistics to address our research questions.ResultsMusculoskeletal issues, stress, anxiety disorders, and depressive disorders are the most common health problems faced by SAs. Compared to NSAs, SAs were more likely to seek treatment for stress, but less likely to seek treatment for anxiety disorders, depressive disorders, chronic problems, and upper extremity problems.DiscussionFuture research may investigate the enduring effects of subsidized health services on SAs' health outcomes. Sustained positive outcomes are crucial for maintaining an artist's career and well-being.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,410
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,143 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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