Investigation of rural–urban differences in hospitalization for ambulatory care‐sensitive conditions: Analysis of linked survey, hospitalization, and tax data from Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitalizations for ambulatory care sensitive conditions (ACSCs) reflect the efficiency of the primary care system, as these are preventable with timely and effective management of chronic conditions. We examined ACSC hospitalization trends in Canada's rural and urban areas, excluding Quebec, from 2007 to 2019. METHODS: The data came from Canadian Community Health Surveys linked with hospitalizations and household income tax records. The study focused on adults aged 18-74 years and used logit and zero-inflated Poisson models to analyze ACSC hospitalizations and costs. A non-linear decomposition method quantified explained and unexplained rural-urban gaps in ACSC hospitalizations and costs. RESULTS: We found persistent disparities in ACSC hospitalizations between rural and urban areas, although the gap has narrowed since 2010. Even after adjusting for socio-demographic factors, chronic conditions, and risky health behaviors, rural-urban disparities in ACSC rates remained, highlighting unequal access to primary care in rural areas. The decomposition results revealed that the disparities were driven mainly by differences in the observed characteristics. Further investigation revealed that disparities were due to populations with lower income and education, and residents in Atlantic provinces. CONCLUSIONS: This study underscores the importance of a strong primary care system to minimize ACSC-related hospitalizations in rural Canada. Our results highlight the benefits of primary care reforms undertaken by provinces over the past decade in reducing rural-urban gaps in ACSC hospitalizations. Future policy interventions targeting disadvantaged populations, such as those with lower income and education, are vital for reducing avoidable hospitalizations and enhancing population health outcomes in rural areas.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».