Healthcare utilization among people with disabilities in Iran: what predictors are associated with medical visits?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ensuring equitable access to healthcare services for individuals with disabilities poses a significant challenge for healthcare systems. This research aimed to explore the factors affecting medical visits among this population. METHOD: This cross-sectional study in Iran involved data from 766 adults with disabilities aged 18 and older. Unadjusted and adjusted logistic regression analyses were used to calculate the odds ratios for medical visits. RESULTS: The majority of participants were male (64.36%) and single (54.02%). In the adjusted model, participants with severe disabilities (OR: 1.901, p = 0.025) were more likely to utilize medical visits compared to those with less severe disabilities. Conversely, individuals in the second (OR: 0.420, p = 0.017), fourth (OR: 0.360, p = 0.004), and fifth (OR: 0.319, p = 0.001) wealth quintiles demonstrated a significantly lower likelihood of accessing medical visits in comparison to the reference group. CONCLUSIONS: This study reveals critical disparities in healthcare access for individuals with disabilities in Iran. While individuals with severe disabilities demonstrate a higher likelihood of utilizing medical services, those in lower wealth quintiles face significant barriers to accessing care. These findings emphasize the urgent need for targeted interventions to enhance healthcare equity, ensuring that financial constraints do not hinder medical visits for this vulnerable population.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».