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Enregistrement W3041394440 · doi:10.1186/s40463-020-00445-2

Otolaryngology needs among an adult homeless population: A prospective study

2020· article· en· W3041394440 sur OpenAlexafffundabout
Vincent Wu, Christopher W. Noel, David Forner, Florence Mok, Molly Zirkle, Antoine Eskander, Vincent Lin, John M. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoAmerican Head and Neck Society
Mots-clésOtorhinolaryngologyMedicinePopulationProspective cohort studyGerontologyPsychologyPsychiatryEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Homeless individuals frequently experience poor access to healthcare, delayed clinical presentation, and higher disease burden. Providing subspecialty otolaryngology care to this population can be challenging. We previously reported on the prevalence of hearing impairment in Toronto's homeless community. As a secondary objective of this study, we sought to define otolaryngology specific need for this population. METHODS: One hundred adult homeless individuals were recruited across ten homeless shelters in Toronto, Canada using a stratified random sampling technique. An audiometric evaluation and head and neck physical examination were performed by an audiologist and otolaryngology resident, respectively. Basic demographic and clinical information was captured through verbal administration of a survey. Descriptive statistics were used to estimate frequency of otolaryngology specific diseases for this population. RESULTS: Of the 132 individuals who were initially approached to participant, 100 (76%) agreed. There were 64 males, with median age of 46 years (IQR 37-58 years). The median life duration of homelessness was 24 months (IQR 6-72 months). Participants had a wide range of medical comorbidities, with the most common being current tobacco smoking (67%), depression (36%), alcohol abuse (32%), and other substance abuse (32%). There were 22 patients with otolaryngology needs as demonstrated by one or more abnormal findings on head and neck examination. The most common finding was nasal fracture with significant nasal obstruction (6%). Eleven patients required referral to a staff otolaryngologist based on concerning or suspicious findings, including two head and neck masses, 6 were later seen in follow-up. CONCLUSION: There were substantial otolaryngology needs amongst a homeless population within a universal healthcare system. Future research should focus on further elucidating head and neck related issues in this population and expanding the role of the otolaryngologist in providing care to homeless individuals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,311 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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