Why Do Russians Avoid Medical Care? (Socio-Demographic Determinants and Reasons for Avoidance Behavior)
Notice bibliographique
Résumé
Refusing to seek necessary medical assistance or avoiding visits to healthcare facilities has serious negative health consequences and imposes a significant healthcare cost burden. There is a limited amount of literature on avoidance behavior in this area. The aim of this study is to examine the prevalence and causes of avoidance behavior among Russian adults; identify factors associated with the avoidance of necessary medical care; and recognize the most disadvantaged socio-demographic groups most often exposed to avoidance behavior in general and according to specific causes. The informational base of the study is the Comprehensive Survey of Living Conditions conducted by Rosstat in 2022. Multivariate logistic regression models have been constructed to assess the determinants underlying avoidance behavior. Avoidance of medical care is measured by asking respondents whether they had situations when they needed a medical examination or consultation with a doctor, but did not seek help from a medical organization. Those who answered affirmatively were asked to choose the reasons for not seeking medical assistance. It was found that nearly a quarter of adult Russians refrain from visiting a doctor, despite being aware of their need for medical care. The individuals who avoid seeking medical assistance are more often women, elderly, in poor health, with secondary or higher education, belonging to a low-income group, employed, living in cities with a population of less than 1 million or in rural areas, and those who consume alcohol or smoke. Among those refusing medical assistance for about one-third the main reasons for such behavior were the unsatisfactory performance of the medical organization or distrust in the effectiveness of treatment. Another fifth and sixth of the avoiders report, respectively, that they do not have time and that treatment can only be obtained on a paid basis. Groups of the population that avoid medical assistance for specific reasons have been identified.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».