MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3094214333 · doi:10.1080/02770903.2020.1837159

Situating household management of children’s asthma in the context of social, economic, and environmental injustice

2020· article· en· W3094214333 sur OpenAlexaboutno aff
Jean Hunleth, Julie Spray, Sienna Ruiz, Julia Maki, David A. Fedele, Sreekala Prabhakaran, Rachel Forsyth, Cassidy Sykes, Kaylah Crepps, James A. Shepperd, Deb Bowen, Erika A. Waters

Notice bibliographique

RevueJournal of Asthma · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésAsthmaSocioeconomic statusMedicineContext (archaeology)InjusticeSocial determinants of healthNarrativeQualitative researchPopulationNursingGerontologyEnvironmental healthPsychologySociologyPublic healthSocial psychologyGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Structural determinants of health are social, economic, and environmental forces that generate unequal opportunities for resources and unequally distribute exposure to risk. For example, economic constraint, racial discrimination and segregation, and environmental injustice shape population-level asthma prevalence and severity. Structural determinants are especially relevant to consider in clinical settings because they affect everyday household asthma management. OBJECTIVE: To examine how structural determinants shape everyday household management of pediatric asthma and offer a framework for providers to understand asthma management in social context. DESIGN: Qualitative interviews of caregivers for children with asthma. PARTICIPANTS: = 16). Most caregivers were women (83%), Black (73%) and/or had low socioeconomic status (SES; 78%). Caregivers cared for children with asthma aged 0-4 (32%), 5-11 (68%) and 12-17 (54%). APPROACH: We carried out narrative interviews with caregivers using an adapted McGill Illness Narrative Interview and using qualitative analysis techniques (e.g. inductive and deductive coding, constant comparison). KEY RESULTS: Caregivers highlighted three ways that structural determinants complicated asthma management at home: 1) housing situations, 2) competing household illnesses and issues, and 3) multi-household care. CONCLUSIONS: By connecting social, economic, and environmental injustices to the everyday circumstances of asthma management, our study can help providers understand how social contexts challenge asthma management and can open conversations about barriers to adherence and strategies for supporting asthma management at home. We offer recommendations for medical system reform, clinical interactions, and policy advocacy.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of AsthmaMême sujetAsthma and respiratory diseasesTravaux en français237 207