Sociodemographic Data Collection in Healthcare Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Federal, provincial, and municipal organizations in Canada have recently begun to promote an equity agenda for their health systems, but much of the necessary data by which to identify those with social disadvantage are not currently collected. METHODS: We conducted a national survey of 1005 Canadian adults to assess the perceived importance of, and concern about, the collection of personal sociodemographic information by hospitals. We also examined public preference for practical approaches to the future collection of such information. RESULTS: In this sample of Canadian adults, nearly half did not believe it was important for hospitals to collect individual-level sociodemographic data. The majority had concerns that the collection of these data could negatively affect their or others' care; this was especially true among visible minorities and those who have experienced discrimination. There was substantial variation across participant subgroups in their comfort with the collection of various types of information, but greater discomfort in general for current household income, sexual orientation, and education background. There was consistent discomfort reported from older participants. Participants in general were most comfortable providing this type of information to their family physician. INTERPRETATION: The importance of collecting patient-level equity-relevant data is not widely appreciated in Canada, and our survey has shown that concern about how these data could be misused are high, especially among certain subgroups. Qualitative research to further explore and understand these concerns, patient education about data usage and privacy issues, and using the family doctor's office as a linked electronic data collection point, will likely be important as we move toward high-quality equity measurement.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».