Discussion of Potentially Sensitive Topics With Young People
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify modifiable factors that facilitate discussion of potentially sensitive topics between health care providers and young people at preventive service visits after Patient Protection and Affordable Care Act implementation. METHODS: We used data from a national internet survey of adolescents and young adults (13-26 years old) in the United States. Questionnaire construction was guided by formative research and Fisher's Information-Motivation-Behavioral Skills model. Those who had seen a regular health care provider in the past 2 years were asked about 11 specific topics recommended by national medical guidelines. Four multivariable regression models were used to identify independent predictors of discussions of (1) tobacco use, (2) drug and/or alcohol use, (3) sexually transmitted infections or HIV, and (4) the number of topics discussed. RESULTS: Fewer than half of young people reported having discussed 10 of 11 topics at their last visit. Predictors were similar across all 4 models. Factors independently associated with health discussions included the following: ever talked with a provider about confidentiality (4/4 models; adjusted odds ratio [aOR] = 1.85-2.00), ever had private time with a provider (1 model; aOR = 1.50), use of health checklist and/or screening questionnaire at last visit (4 models; aOR = 1.78-1.96), and time spent with provider during last visit (4 models). Number of years that young men had seen their regular provider was significant in 1 model. Other independent factors were positive youth attitudes about discussing specific topics (3/3 models) and youth involvement in specific health risk behaviors (3/3 models). CONCLUSIONS: Discussions about potentially sensitive topics between health care providers and young people are associated with modifiable factors of health care delivery, particularly provider explanations of confidentiality, use of screening and/or trigger questionnaires, and amount of time spent with their provider.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».