The Link Between Perceived Racism and Health Services Utilization Among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To understand the link between perceived racial/ethnic discrimination among older adults and 2 health service utilization processes: (1) visiting health care providers or emergency room (ER), and (2) repeated visits after the first encounter. METHODS: Analysis of 2021 Commonwealth Fund International Health Policy Survey of Older Adults-a nationally representative, self-reported, and cross-sectional survey from Australia, Canada, France, Germany, the Netherlands, New Zealand, Norway, Sweden, the United Kingdom, and the United States. We used a 2-part multivariable hurdle model. RESULTS: Perceived discrimination was associated with 18% reduced odds of visiting at least 1 primary care provider (OR: 0.82; 95% CI: 0.68-0.99). Among those who have visited at least 1 provider, those who perceived discrimination were more likely to visit different providers when compared with those who did not (RR: 1.06; 95% CI: 1.01-1.11). Perceived racism was associated with first (OR: 1.13; 95% CI: 1.01-1.27) and frequent (RR: 1.14; 95% CI: 1.01-1.29) ER visits. CONCLUSIONS: Perceived racial discrimination is linked with higher health service utilization among older adults in high-income countries. POLICY IMPLICATIONS: A multilevel policy response that includes workforce sensitization and diversification, system transparency and accountability, and addressing structural barriers to accessing health care is warranted.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».