MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W3213939324

Pharmacy Disparities in Rural Georgia

2021· article· en· W3213939324 on OpenAlexvenueno aff
Anthony Oliveira, Marcus Singletary, Jia Lu

Bibliographic record

VenueJournal of rural and community development · 2021
Typearticle
Languageen
FieldHealth Professions
TopicGlobal Health Workforce Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPharmacyPolitical scienceMedicineGeographyFamily medicine
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

The investigators of the present study have identified Georgia as an area that could potentially have spatial equity issues with pharmacy deserts in rural areas and small cities. However, limited studies have been conducted for spatial equity of pharmacies in Georgia. Fewer studies have investigated these phenomena at the state level, and few have performed spatial correlations. Spatial equity refers to the idea that people should have equal or near-equal access to certain services (Hu et al., 2019). To fill in the gap of the literature and aid in forming solutions to pharmacy deserts in Georgia, the present study analyzed geographical patterns of spatial equity of pharmacy. Because large portions of Georgia are rural, such an analysis will elucidate how spatial equity affects such rural communities.Correlational analyses, logical regressions, and spatial analyses using Geographic Information Systems (GIS) were performed to understand the relationship between variables such as race, income level, poverty rate, and the total number of pharmacies. The study applied spatial autocorrelation and cluster analyses in ArcGIS, and statistical correlational analyses, and logical regressions in SPSS. Furthermore, the study used the 5-year (2014–2018) American Community Survey (ACS) database.At the county level, the results showed that a dense population, high median family income, and low poverty rate—among other variables—correlated with more pharmacies. In particular, total population (r(148) = .95) and population density (r(148) = .83) had a strong, positive relationship with the number of pharmacies in each county. Furthermore, the county level logical regression showed that total population and poverty rate significantly predict the number of pharmacies in each county, F(2, 146) = 648.91, P < .001, R2 = .95. At the census tract level, a low unemployment rate, high percentage of Hispanic Americans, and high median family income—among other variables—were associated with more pharmacies. In particular, total population (r(1967) = .28) had the strongest positive relationship with the number of pharmacies in each census tract. GIS global spatial autocorrelation and high-low cluster analyses further confirmed the spatial clustering of pharmacies in urban areas.Overall, results showed that counties and census tracts with lower populations and lower population densities tended to have fewer pharmacies. Because small populations and small population densities tend to couple with rurality, the results indicate that rural Georgia has less access to pharmacies than urban and suburban Georgia. In general, many pharmacy deserts exist in Georgia, and large urban areas have more access to pharmacies than rural areas and small cities. Rural areas of Georgia could experience the adverse effects of pharmacy deserts more than other non-rural areas. Overall, this analysis showed that there is a clear, positive relationship between rural counties and a lower number of pharmacies. Policy suggestions were proposed to increase access in pharmacy deserts. Keywords: spatial equity, GIS, accessibility, pharmacy desert, spatial analysis_________________ Disparités pharmaceutiques dans la Géorgie rurale RésuméLes enquêteurs de la présente étude ont identifié la Géorgie comme une zone qui pourrait potentiellement avoir des problèmes d'équité spatiale avec les déserts pharmaceutiques dans les zones rurales et les petites villes. Cependant, des études limitées ont été menées sur l'équité spatiale des pharmacies en Géorgie. Peu d'études ont étudié ces phénomènes au niveau de l'État, et peu ont effectué des corrélations spatiales. L'équité spatiale fait référence à l'idée que les personnes devraient avoir un accès égal ou quasi égal à certains services (Hu et al., 2019). Pour combler les lacunes de la littérature et aider à trouver des solutions aux déserts pharmaceutiques en Géorgie, la présente étude a analysé les modèles géographiques d'équité spatiale de la pharmacie. Étant donné que de grandes parties de la Géorgie sont rurales, une telle analyse élucidera comment l'équité spatiale affecte ces communautés rurales.Des analyses de corrélation, des régressions logiques et des analyses spatiales utilisant des systèmes d'information géographique (SIG) ont été effectuées pour comprendre la relation entre des variables telles que la race, le niveau de revenu, le taux de pauvreté et le nombre total de pharmacies. L'étude a appliqué l'autocorrélation spatiale et les analyses typologiques dans ArcGIS, ainsi que des analyses de corrélation statistique et des régressions logiques dans SPSS. De plus, l'étude a utilisé la base de données de l'American Community Survey (ACS) sur 5 ans (2014-2018).Au niveau du comté, les résultats ont montré qu'une population dense, un revenu familial médian élevé et un faible taux de pauvreté, parmi d’autres variables, étaient en corrélation avec un nombre plus élevé de pharmacies. En particulier, la population totale (r(148) = .95) et la densité de population (r(148) = .83) avaient une relation forte et positive avec le nombre de pharmacies dans chaque comté. De plus, la régression logique au niveau du comté a montré que la population totale et le taux de pauvreté prédisent de manière significative le nombre de pharmacies dans chaque comté, F(2, 146) = 648,91, P < 0,001, R2 = 0,95. Au niveau du secteur de recensement, un faible taux de chômage, un pourcentage élevé d'Hispano-Américains et un revenu familial médian élevé, parmi d’autres variables, étaient associés à un nombre plus élevé de pharmacies. En particulier, la population totale (r (1967) = 0,28) avait la relation positive la plus forte avec le nombre de pharmacies dans chaque secteur de recensement. L'autocorrélation spatiale globale du SIG et les analyses de classification typologique haut-bas ont confirmé le regroupement spatial des pharmacies dans les zones urbaines.Dans l'ensemble, les résultats ont montré que les comtés et les secteurs de recensement ayant une population et une densité de population plus faibles avaient tendance à avoir moins de pharmacies. Étant donné que les petites populations et les faibles densités de population ont tendance à se regrouper avec la ruralité, les résultats indiquent que la Géorgie rurale a moins accès aux pharmacies que la Géorgie urbaine et suburbaine. En général, de nombreux déserts pharmaceutiques existent en Géorgie, et les grandes zones urbaines ont plus accès aux pharmacies que les zones rurales et les petites villes. Les zones rurales de Géorgie pourraient subir les effets néfastes des déserts pharmaceutiques plus que d'autres zones non rurales. Dans l'ensemble, cette analyse a montré qu'il existe une relation claire et positive entre les comtés ruraux et un nombre plus faible de pharmacies. Des suggestions de politiques ont été proposées pour accroître l'accès aux déserts pharmaceutiques. Mots clés: équité spatiale, SIG, accessibilité, désert pharmaceutique, analyse spatiale

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.069
Threshold uncertainty score0.138

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.002
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.061
GPT teacher head0.413
Teacher spread0.352 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations1
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJournal of rural and community development→Same topicGlobal Health Workforce Issues→French-language works237,207→