Screening for poverty and intervening in a primary care setting: an acceptability and feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A movement is emerging to encourage health providers and health organizations to take action on the social determinants of health. However, few evidence-based interventions exist. Digital tools have not been examined in depth. OBJECTIVE: To assess the acceptability and feasibility of integrating, within routine primary care, screening for poverty and an online tool that helps identify financial benefits. METHODS: The setting was a Community Health Centre serving a large number of low-income individuals in Toronto, Canada. Physicians were encouraged to use the tool at every possible encounter during a 1-month period. A link to the tool was easily accessible, and reminder emails were circulated regularly. This mixed-methods study used a combination of pre-intervention and post-intervention surveys, focus groups and interviews. RESULTS: Thirteen physicians participated (81.25% of all) and represented a range of genders and years in practice. Physicians reported a strong awareness of the importance of identifying poverty as a health concern, but low confidence in their ability to address poverty. The tool was used with 63 patients over a 1-month period. Although screening and intervening on poverty is logistically challenging in regular workflows, online tools could assist patients and health providers identify financial benefits quickly. Future interventions should include more robust follow-up. CONCLUSIONS: Our study contributes to the evidence based on addressing the social determinants of health in clinical settings. Future approaches could involve routine screening, engaging other members of the team in intervening and following up, and better integration with 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».