Complexities of Addressing Food Insecurity in an Urban Population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is an association between food insecurity, poor health outcomes, and increased health care spending. The Temple Food Insecurity Program was initiated to screen patients for food insecurity as part of the post Temple University Hospital discharge process. The community is economically challenged and food insecurity is a significant problem. Food insecure patients were identified and referred to community-based resources, with a 30-day follow-up call. Screening was successful in 3655 patients, 27% (n = 987) of whom reported food insecurity. Of these patients, 66% (n = 647) were already receiving benefits through the Supplemental Nutrition Assistance Program (SNAP), but were still food insecure. All patients with food insecurity were referred to one of 2 resources for help. Despite significant need, less than a quarter of patients connected with these resources. Qualitative data revealed that some patients did not remember the information provided to them, were overwhelmed with poor health or other social determinants of health, had competing priorities, did not perceive the need for food assistance; and experienced system barriers. Health literacy also was an issue. Health care systems addressing food insecurity should consider the high prevalence of food insecurity in impoverished regions, the reality that SNAP benefits may not alleviate food insecurity for many patients, and the need for individualized, custom care plans that address barriers and reflect patient priorities and capabilities. Engaging patients differently may be aided by additional communication from community food resources directly to patients who provide permission for this added service.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle