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Enregistrement W4407390937 · doi:10.1089/derm.2024.0248

Barriers to Health Care Affordability among Parents of Children with Atopic Dermatitis

2025· article· en· W4407390937 sur OpenAlexvenueno aff
Gun Min Youn, Gordon H. Bae, Golara Honari, Jennifer K. Chen, Kavita Y. Sarin, Dawn H. Siegel

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtopic dermatitisDermatologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstracts: Background: Pediatric atopic dermatitis (AD) can pose a significant financial burden to families. However, no studies exist that assess the impact of pediatric AD on health care access/affordability at the parental level. Objective: Explore the effects of childhood AD on parental access to health care and the socioeconomic factors that might exacerbate these problems. Methods: The National Health Interview Survey was used to analyze 48,329,314 participants who answered the validated question on pediatric AD. Multivariable logistic regression analyses were performed to assess the association between pediatric AD and parental access to care. Results: Parents of children with AD were more likely to have difficulty accessing prescription medications (aOR: 1.47; [95% CI 1.31–1.65]), follow-up care (1.36; [95% CI 1.17–1.57]), specialist care (aOR: 1.53; [95% CI 1.33–1.75]), and more likely to purchase medications from abroad (aOR: 1.35; [95% CI 1.09–1.67]) relative to their counterparts with children without AD. Within the AD cohort, uninsured or lower income participants had higher odds of facing these barriers to care. Conclusions: Parents of children with AD are more likely to face barriers in health care access, and significant disparities exist based on sociodemographic characteristics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission1
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