Going Beyond Good Intentions: Needs Assessment for Student-Led Health Outreach in Northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: The pervasiveness of healthcare needs in the context of economic scarcity demands stewardship of healthcare resources. Despite evidence demonstrating the value of student-run clinics (SRCs), those interested in establishing or preserving SRCs are increasingly requested to conduct needs assessments. To our knowledge, no literature has described a needs assessment conducted by a developing SRC, nor how the results might inform the services offered by a SRC. This paper will explore the process, findings, and implications of a needs assessment conducted by an interprofessional team of students in Thunder Bay, Ontario, Canada.Methods: A total of 19 semi-structured interviews were conducted. Informants included: sector representatives, potential consumers, and educators. With the use of a comprehensive regional database, a local healthcare center aided with participant selection. Interviews were audio-recorded, transcribed, and qualitatively analyzed for thematic content by multiple researchers. While sector representatives and potential consumers are the subject of this paper, analysis of education interviews will be the subject of another publication.Results: The main themes encompassed existing services, primary health concerns, barriers to services, and gaps in services. The most cited health problem was drug and alcohol use. Diabetes, cardiovascular disease and mental illness were also frequently noted. Lack of basic necessities were felt to contribute to poor health. Gaps in services related to system navigation and coordination, mental health and addictions services, and preventative health services, which were felt to be more prominent for women, youth, seniors, First Nations, and LGBT populations. All participants identified opportunities for a SRC. Recommended SRC focus areas included: disease prevention, system navigation, walk-in/urgent care, counseling, safe social space, and mobile services. Some participants commented on the importance of supervision and sustainability.Conclusions: Extensive community healthcare needs were revealed which could be addressed by a SRC, while continued research exploring the effectiveness of a SRC response to a priori identified needs is warranted.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».