Access to Virtual Physician Care among Persons with Dementia in Urban and Rural Areas: A Repeated Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, virtual physician visits rapidly increased among community-dwelling older persons living with dementia (PLWD) in Ontario. Rural residents often have less access to medical care compared to their urban counterparts, and it is unclear whether access to virtual care was equitable between PLWD in urban versus rural locations. METHODS: Using population-based health administrative data and a repeated cross-sectional study design, we identified and described community-dwelling PLWD between March 2020 and August 2022 in Ontario, Canada. Poisson regression was used to calculate rate ratios (RR) and 95% confidence intervals comparing rates of virtual visits between rural and urban PLWD by key physician specialties: family physicians, neurologists and psychiatrists/geriatricians. RESULTS: = 11,304) resided in rural areas. Rural PLWD were slightly younger compared to their urban counterparts (mean age = 81 vs. 82 years; standardized difference = 0.16). There were no differences across areas by sex or income quintile. In adjusted models, rates of virtual visits were significantly lower for rural compared to urban PLWD across all specialties: family physicians (RR = 0.71 [0.69-0.73]), neurologists (RR = 0.79 [0.75-0.83]) and psychiatrists/geriatricians (RR = 0.72 [0.68-0.76]). CONCLUSIONS: PLWD in rural areas had significantly lower rates of virtual family physician, neurologist and psychiatrist/geriatrician visits compared to urban dwellers during the study period. This finding raises important issues regarding access to primary and specialist healthcare services for rural PLWD. Future work should explore barriers to care to improve health care access among PLWD in rural communities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».