A patient and family data domain collection framework for identifying disparities in pediatrics: results from the pediatric health equity collaborative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By 2020, the child population is projected to have more racial and ethnic minorities make up the majority of the populations and health care organizations will need to have a system in place that collects accurate and reliable demographic data in order to monitor disparities. The goals of this group were to establish sample practices, approaches and lessons learned with regard to race, ethnicity, language, and other demographic data collection in pediatric care setting. METHODS: A panel of 16 research and clinical professional experts working in 10 pediatric care delivery systems in the US and Canada convened twice in person for 3-day consensus development meetings and met multiple times via conference calls over a two year period. Current evidence on adult demographic data collection was systematically reviewed and unique aspects of data collection in the pediatric setting were outlined. Human centered design methods were utilized to facilitate theme development, facilitate constructive and innovative discussion, and generate consensus. RESULTS: Group consensus determined six final data collection domains: 1) caregivers, 2) race and ethnicity, 3) language, 4) sexual orientation and gender identity, 5) disability, and 6) social determinants of health. For each domain, the group defined the domain, established a rational for collection, identified the unique challenges for data collection in a pediatric setting, and developed sample practices which are based on the experience of the members as a starting point to allow for customization unique to each health care organization. Several unique challenges in the pediatric setting across all domains include: data collection on caregivers, determining an age at which it is appropriate to collect data from the patient, collecting and updating data at multiple points across the lifespan, the limits of the electronic health record, and determining the purpose of the data collection before implementation. CONCLUSIONS: There is no single approach that will work for all organizations when collecting race, ethnicity, language and other social determinants of health data. Each organization will need to tailor their data collection based on the population they serve, the financial resources available, and the capacity of the electronic health record.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».