S546 Impact of Insurance Affordability on Access to Colorectal Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Colorectal cancer poses a significant global health burden as one of the leading causes of cancer-related morbidity and mortality worldwide. Early detection through regular screening is essential in reducing the incidence and mortality rates associated with the disease. However, despite the proven benefits of screening, access remains a critical concern, particularly for vulnerable populations. This study aims to examine the association between insurance affordability and compliance with age-appropriate colorectal screening. Methods: Using the National Health Interview Survey data from 2017 to 2021,we sampled adults aged 50 and above, both with and without health insurance, and those who have and have not undergone age-appropriate colorectal cancer screening within this demographic. We conducted a chi square analysis of the categorical variables and further performed a Fisher's Exact Test to explore the correlation between insurance status and colorectal screening rates. Results: A total of 12,428 adults were included in this study. Our analysis revealed a statistically significant association between insurance affordability and colorectal screening (p = 0.026). 89.3% of uninsured age-appropriate adults had colon cancer screening, while 97.9% of insured age-appropriate adults had colon cancer screening. This suggests a higher likelihood of age-appropriate colorectal screening among insured individuals compared to their uninsured counterparts. Conclusion: The results suggest that insurance status significantly impacts colorectal screening rates, with insured individuals, particularly those with private insurance, being more likely to undergo screening. The findings highlight a significant disparity in colorectal screening rates based on insurance status, underscoring the importance of insurance affordability in ensuring access to preventive health services. Policies aimed at increasing insurance coverage and affordability may play a crucial role in enhancing colorectal screening and improving public health outcomes.
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 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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,012 | 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 ».