Health Care Utilization by Canadian Women
Notice bibliographique
Résumé
Health Issues: While women are reported to be more frequent users of health services in Canada, differences in women's and men's health care utilization have not been fully explored. To provide an overview on women's healthcare utilization, we selected two key issues that are important for public policy purposes: access to care and patterns of utilization. These issues are examined using primarily data from the 1998/99 National Population Health Survey, complemented by the 2000 Canadian Community Health Survey and the 2001 Health Service Access Survey. Key Findings • Women are twice as likely as men to report a regular family physician, but that proportion is very low (15.8%). • Women report significantly shorter specialist wait times (20.9 days) than men (55.4 days) for mental health, while the reverse is true for asthma and other breathing conditions (10.8 for men, 78.8 for women). • Reported mean wait times are significantly lower for men than for women pertaining to overall diagnostic tests: for MRI, 70.3 days for women compared to 29.1 days for men. Data Gaps and Recommendations • Measurement of possible system bias and its implication for equitable and quality healthcare for women requires larger provincial samples of the national surveys, along with a longitudinal design. • Either a national database on preventive services, or better alignment of provincial databases pertaining to health promotion and preventive services, is needed to facilitate data linkage with national surveys to undertake longitudinal studies that support gender based analyses.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».