Disability and unmet need for health care in Canada: Findings from the Canadian Community Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with disabilities may experience disparities in access, quality, and outcomes of care compared to those without disabilities. However, there is limited Canadian evidence on the level of unmet need for care in this population. OBJECTIVE: This study investigated the level of unmet health needs in the Canadian population, with and without disabilities, as well as the factors associated with unmet needs, using a nationally representative survey. METHODS: This cross-sectional study used data from the Canadian Community Health Survey (n = 60,995) to examine self-reported unmet need for health care in the last 12 months. Multivariable logistic regression models were used to evaluate the association between unmet needs, disability status, sociodemographic characteristics, and having a regular primary care provider. RESULTS: Individuals with a disability were over four times more likely to report unmet health care needs than those without a disability, after adjusting for sociodemographic factors. The most common reason for unmet needs was poor availability of care, including long wait times and gaps in regional care. Having a regular care provider significantly reduced the likelihood of having unmet health care needs; however, disability status remained an independent determinant of unmet need. CONCLUSIONS: The findings highlight the need for targeted policy initiatives to reduce health care access disparities among individuals with disabilities. Improving the availability and timely provision of care that is responsive to the specific needs of this population may help address unmet needs.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».