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Enregistrement W2988462079 · doi:10.2196/14535

Screening University Students for Health Checks With an Electronic Health Questionnaire in Finland: Protocol for a Retrospective, Register-Based Cohort Study

2019· article· en· W2988462079 sur OpenAlexvenueno aff
Susanna Paldanius, Noora Seilo, Kristina Kunttu, Reija Autio, Minna Kaila

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Retrospective cohort studyMedicineCohortElectronic health recordCohort studyMedical educationFamily medicineHealth careAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health questionnaires and health checks are an established part of preventive health care services in Finland. However, only very limited research of these has been conducted. The Finnish Student Health Service (FSHS) provides primary health care services to all bachelor's and master's degree university students (approximately 134,500 students) in Finland. FSHS's statutory health examination process of university entrants includes an electronic health questionnaire (eHQ) and, based on the students' eHQ responses, a subsequent health check if necessary. To our knowledge, no previous studies have been published on the use of questionnaires for screening students for general health checks. OBJECTIVE: The general aim of the study is to evaluate the health examination process of university entrants. The objectives are to determine how students' self-reported health in the eHQ and participation in the health examination process are associated with graduation, mental health problems, and the use of student health care services. METHODS: This is an ongoing, nationwide, retrospective, register-based cohort study with a 6-year follow-up. The study population is the cohort of university entrants (N=15,723) from the 2011-2012 academic year. These students were sent the eHQ, which consisted of 26 questions about health, health habits, social relations, and studying. Based on the eHQ responses, students were referred to one of the following interventions: (1) a health check, (2) an appointment other than a health check (eg, physiotherapy), or (3) electronic feedback to support a healthy lifestyle, when the other interventions were not necessary. Multiple comparisons will be made within these groups using logistic regression. The primary outcome variables are graduation, having a mental health problem, and attending a health check. The use of FSHS health care services will be studied with the cluster analysis method. The data have been obtained from three nationwide registers: the eHQ register, the medical records of FSHS, and the Higher education achievement register. The data have been linked using personal identity codes. RESULTS: As of August 2019, the data collection and processing are complete and the statistical analyses are in progress. Preliminary results are expected in autumn 2019. Further publications are expected in 2020, and two PhD theses are expected to be completed by the end of 2022. CONCLUSIONS: Studying practical procedures in primary health care is highly important for resource allocation and the development of evidence-based processes. This study will be the first to assess the usage of a health questionnaire in screening students for health checks. The findings of this study will contribute to the field of preventive health care. The main practical implication is the development of the FSHS's health examination process. We hypothesize that participation in the health examination process enhances academic achievement and the detection of university students' mental health problems early on in their studies. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14535.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,418 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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