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Enregistrement W2013124002 · doi:10.1097/mop.0b013e328332537d

Recent innovations to improve asthma outcomes in vulnerable children

2009· review· en· W2013124002 sur OpenAlexaff
Patricia Li, Astrid Guttmann

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionOutreachAsthmaSocioeconomic statusEthnic groupHealth equityHealth careFamily medicineEnvironmental healthNursingPublic healthPopulationEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Despite overall improvements in asthma care through an increasing evidence base, disparities in outcomes of children of ethnic minorities and low socioeconomic status are well documented across healthcare systems. New interventions to reduce gaps in outcomes among these children are continually being evaluated. This article reviews the most relevant and influential recent studies. RECENT FINDINGS: A number of interventions aimed at vulnerable children with asthma have been successful. Most of these include a component of education and self-management. There is some evidence that culturally competent care produces improved outcomes, whereas stronger evidence exists for multifaceted programs and community health workers providing home visits for education and environmental allergen reduction. Targeting children and families through school-based programs may be an effective outreach strategy. Use of novel technologies such as educational messages on MP3 players shows promise in reaching at-risk adolescents. SUMMARY: There are promising strategies proven to significantly decrease disparities in asthma among vulnerable children. Further research must be performed to elucidate the interventions that produce the greatest impact on asthma-related outcomes while being feasible, sustainable, and cost-effective.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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