Access and Utilization Patterns of School-Based Health Centers at Urban and Rural Elementary and Middle Schools
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined patterns of enrollment, use, and frequency of use in school-based health centers (SBHCs), as well as the referral, diagnosis, and disposition of SBHC visits among newly implemented SBHCs. METHODS: Four rural and four urban school districts implementing SBHCs were examined from 2000 to 2003. Total school enrollment for students was 13,046. SBHC enrollment and medical encounter data were tracked using a Web-based medical database. Descriptive analyses were conducted to evaluate primary care access and utilization patterns. RESULTS: A total of 7,460 (57.2%) students were enrolled in their SBHCs, of which 4,426 used the SBHC at least once for a total of 14,050 visits. SBHC enrollment was greater in urban districts but rate of utilization was higher in rural districts. Black students, students with public or no health insurance, and students with asthma or attention deficit disorder had higher enrollment and utilization. Rural parents referred more children to SBHCs than urban parents. Teachers referred more students who were black, had asthma, had no public or health insurance, or had acute-type health issues. Total visits increased during the three years, with the largest increase in mental health services. Students who were younger, white, attended rural schools, had public or health insurance, or had infections were more likely to be sent home. Those with chronic conditions and visits for mental health were more likely to be returned to class. CONCLUSION: Utilization patterns suggest improved access to needed health care for disadvantaged children. SBHCs are an important part of the safety net for the populations they are intended to serve.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».