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Enregistrement W2294984738 · doi:10.1177/0009922815623498

Social Risk Screening for Pediatric Inpatients

2015· review· en· W2294984738 sur OpenAlexafffund
Nikhil Pai, Sharmilaa Kandasamy, Elizabeth Uleryk, Jonathon L. Maguire

Notice bibliographique

RevueClinical Pediatrics · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoMcMaster Children's HospitalMcMaster UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésChecklistMedicineTheme (computing)Content validityQuality (philosophy)Family medicineApplied psychologyPsychometricsClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review aims to identify existing social risk screening instruments applicable to hospitalized children (primary) and evaluate their content validity and methodological quality (secondary). Individual questions were abstracted and sorted by social risk theme. Content validity was evaluated by 13 hospital-based social workers. Methodological quality was assessed using the 108-item Consensus Based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments (COSMIN) checklist. A total of 1070 citations were evaluated and 146 articles were reviewed, which identified 44 unique instruments. No instrument was applicable to social risk in hospitalized children. Sixty-one percent of instruments focused on a single social risk theme and only 18% of instruments covered more than 5 themes. The 2 instruments with the highest combination of social worker endorsement and COSMIN scores each addressed only 1 social risk theme relevant to hospitalized children. A broad, content valid and methodologically strong social risk screening instrument for hospitalized children was not identified.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,364
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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