Transitioning Youth with Rheumatic Conditions: Perspectives of Pediatric Rheumatology Providers in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess North American pediatric rheumatology providers' perspectives on practices, barriers, and opportunities concerning the transition from pediatric-centered to adult-centered care. METHODS: Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) members completed a 25-item survey assessing current transition practices, transition policy awareness, and transitional care barriers and needs. Results were compared to the American Academy of Pediatrics (AAP) 2008 survey on transitional care. RESULTS: Over half (158/288, 55%) of CARRA members completed the survey. Fewer than 10% are very familiar with AAP guidelines about transition care for youth with special healthcare needs. Eight percent have a formal written transition policy, but 42% use an informal approach. Patient request (75%) most frequently initiates transfer to adult care. Two major barriers to transition are fragmented adult medical care and lack of sufficient time to provide services. Compared with AAP survey participants, pediatric rheumatology providers are significantly more likely to help youth find an adult specialist (63% vs 45%) and discuss confidentiality and consent before age 18 (45% vs 33%), but are less likely to help with medical summary creation (16% vs 27%) or find a primary care provider (25% vs 47%). Outcomes ranked as "very important" in defining a successful transition are survival (76%), seeing an adult rheumatologist within 6 months of final pediatric rheumatology visit (66%), and maintaining insurance coverage (57%). CONCLUSION: This comprehensive survey of North American pediatric rheumatology providers regarding transitional care practices demonstrates deficiencies in education, resources, and a formalized process. Respondents support development of standardized rheumatology-specific transition practices.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».