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Record W2292109645 · doi:10.1017/s0714980815000562

Income Inequities in Health Care Utilization among Adults Aged 50 and Older

2016· article· fr· W2292109645 on OpenAlexaffabout
Margaret J. Penning, Chi Zheng

Bibliographic record

VenueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicGlobal Health Care Issues
Canadian institutionsUniversity of Victoria
Fundersnot available
KeywordsGerontologyMedicineEnvironmental health

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ L'accès équitable et l'utilisation des services de santé sont des objectifs primaires pour de nombreux systèmes de soins de santé, en particulier dans les pays dotés de systèmes universels financés par l'État. Malgré des incertitudes quant aux conséquences potentiellement défavorables de la politique de soins de santé et d'autres réformes dans les années 1990, il reste difficile de savoir si et comment les inégalités de revenus dans l'utilisation des services ont altérés ensuite. Cette étude portait sur l'impact du revenu sur l'utilisation des médecins et des hôpitaux de 1992 à 2002 chez les adultes âgés de 50 ans ou plus en la Colombie-Britannique. Ceux qui ont des revenus plus faibles ont été trouvés d'être moins susceptibles d'accéder aux médecins généralistes et les services de spécialistes, mais étaient plus susceptibles d'accéder aux services hospitaliers. Les disparités liées au revenu dans l'accès aux soins de médecins a augmenté au fil du temps, tandis que l'accès aux soins de l'hôpital a diminué. Le volume de soins de médécins géneralistes et des soins de l'hôpital étaient inversement proportionnelle au revenu; ces différences ont augmenté en ce qui concerne les services des MGs seulement. Les résultats de baisses dans l'accès aux soins à l'hôpital, accompagné par des disparités croissantes de revenus liés à l'accès aux services de médecins, montrent que les inégalités augmentent dans le système de soins de santé canadien.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.467
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.286 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations25
Published2016
Admission routes2
Has abstractyes

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