Clinician Experiences and Attitudes Regarding Screening for Social Determinants of Health in a Large Integrated Health System
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
BACKGROUND: Clinical screening for basic social needs-such as food and housing insecurity-is becoming more common as health systems develop programs to address social determinants of health. Clinician attitudes toward such programs are largely unexplored. OBJECTIVE: To describe the attitudes and experiences of social needs screening among a variety of clinicians and other health care professionals. RESEARCH DESIGN: Multicenter electronic and paper-based survey. SUBJECTS: Two hundred fifty-eight clinicians including primarily physicians, social workers, nurses, and pharmacists from a large integrated health system in Southern California. MEASURES: Level of agreement with prompts exploring attitudes toward and barriers to screening and addressing social needs in different clinical settings. RESULTS: Overall, most health professionals supported social needs screening in clinical settings (84%). Only a minority (41%) of clinicians expressed confidence in their ability to address social needs, and less than a quarter (23%) routinely screen for social needs currently. Clinicians perceived lack of time to ask (60%) and resources (50%) to address social needs as their most significant barriers. We found differences by health profession in attitudes toward and barriers to screening for social needs, with physicians more likely to cite time constraints as a barrier. CONCLUSIONS: Clinicians largely support social needs programs, but they also recognize key barriers to their implementation. Health systems interested in implementing social needs programs should consider the clinician perspective around the time and resources required for such programs and address these perceived barriers.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle