Primary health care use among ethnic minorities in the Netherlands: a comparative study = Zorggebruik onder etnische minderheden in Nederland : een vergelijkende studie.
Notice bibliographique
Résumé
De verschillen in het gebruik van zorg tussen allochtone en autochtone Nederlanders variëren sterk per etnische groep en type zorgvoorziening, zo blijkt uit het promotieonderzoek van gezondheidswetenschapper Ellen Uiters. Uiters deed een uitgebreid onderzoek naar etnische verschillen in zorggebruik op nationale schaal. \n \nVerschillen afhankelijk van type zorg\nHet percentage allochtonen dat in het ziekenhuis wordt opgenomen is vergelijkbaar met het aantal autochtone Nederlanders. Wel hebben meer allochtonen contact met de huisarts en medisch specialist, maar daar staat tegenover dat minder allochtonen gebruikmaken van fysiotherapie en thuiszorg. Verder suggereren de onderzoeksresultaten dat ze minder trouw zijn in het gebruik van voorgeschreven geneesmiddelen. Deze verschillen zijn gedeeltelijk te verklaren uit variaties in sociaal demografische kenmerken en gezondheid. Opvallend is dat de verschillen in het gebruik van zorg blijven bestaan als rekening wordt gehouden met variabelen waarvan je een effect zou verwachten. Te denken valt aan variabelen zoals de lengte van het verblijf in Nederland, de beheersing van het Nederlands, of iemand van de eerste of tweede generatie is, de waarden en normen van de persoon, informele sociale contacten met de autochtone bevolking en etnische identificatie. \n\nTurk is geen Marokkaan\n“Er zijn dus wel verschillen in zorggebruik met de van oorsprong Nederlandse bevolking, maar voor de ene zorgsoort is het meer en voor de andere juist minder. En er zijn ook verschillen per etnische groep”, stelt Uiters. “Zo is opvallend dat Marokkanen in het algemeen minder zorg gebruiken dan Turken, Antillianen en Surinamers. Terwijl er opvallend veel Turken een beroep doen op vooral huisartsen en medisch specialisten. Maar al wordt dat in de publieke discussie vaak beweerd, je kunt niet zeggen dat ‘de’ allochtonen grootverbruikers van zorg zijn. Het is geen consistent patroon, het verschilt per etnische groep en type zorg. Verschillen in zorggebruik moet je daarom per groep en per type zorgvoorziening bestuderen.”\n \nMinder verschillen bij sterke eerste ljin\nUiters bestudeerde bij het NIVEL niet alleen de verschillen in zorggebruik in Nederland maar zocht ook naar soortgelijke verschillen in het buitenland. “In tegenstelling tot in Europese landen en Canada wordt in de VS onder migranten vaker een significant lager zorggebruik gevonden. Gegeven het zwakke eerstelijnszorgsysteem in de VS vergeleken met dat van andere landen, suggereren onze resultaten een verband tussen etnische verschillen in zorggebruik en de positie van de eerstelijnszorg in een land. Mogelijk is een sterke eerstelijnszorg toegankelijker voor kwetsbare groepen in de samenleving.” \n\nMethode\nUiters heeft voor haar promotieonderzoek gegevens gebruikt van de Tweede Nationale Studie, waarin 104 huisartspraktijken meedoen, verdeeld over heel Nederland. De totale populatie van deze praktijken bestond uit 399.068 mensen, waarvan 12.699 Nederlands sprekende mensen zijn geïnterviewd. Daarnaast zijn aanvullende interviews afgenomen bij 1339 mensen met een Turkse, Marokkaanse, Surinaamse en Antilliaanse achtergrond.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».