Healthcare Access and Barriers Among Older Asian Americans: Cultural Influences and Systemic Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although nearly a quarter of the 19 million Asian immigrants in the U.S. call the South home, many still struggle to access and utilize healthcare services, revealing critical gaps in the system. This study investigated older Asian Americans’ access to healthcare services, utilization patterns, and quality of healthcare services received. We interviewed 15 Asian Americans, aged 50 or older, residing in West Alabama. Individual semi-structured interviews were conducted either virtually or in-person in English between July and November 2023. Each interview lasted 60-90 minutes. All interviews were recorded, transcribed, and thematically analyzed using open coding. Our analysis revealed six main themes on older Asian Americans’ healthcare services utilization: 1) dual cultural influences on healthcare service expectations, shaped by both the country of origin and the U.S., 2) hesitancy taking medication due to concerns about over-prescription, 3) long waiting and delayed care, and 4) navigating different healthcare logistics and high medical expenses; nearly all participants reported paying at check-out in their country of origin, where healthcare costs are known upfront. However, in the U.S., medical bills often arrive weeks or months later, making it difficult to anticipate and understand any out-of-pocket costs. Additional challenges addressed 5) hesitancy to ask questions during check-ups and 6) perceived discrimination from healthcare service providers. These challenges often lead to underutilization of services and unmet healthcare needs in the community. Our findings highlight critical needs for culturally tailored healthcare policies and targeted interventions to eliminate disparities, enhance accessibility, and improve health outcomes for older Asian Americans.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».