Physician Assessment of Social Determinants of Health: A Necessary Component in Improving Care of Patients
Notice bibliographique
Résumé
The importance of building a therapeutic relationship between a physician and a patient is taught early on in a medical student's training, specifically through the practice of obtaining a patient history. This process consists of gathering information in four main categories: the history of the present illness, personal social history, past medical history, and family history. Each piece of information obtained within these categories is vital in ensuring a patient receives appropriate and effective care. Specifically, a social history consists of asking about a patient's relationship status, support system, home environment, interests, exercise, nutritional habits, substance use, and sexual history. To complete a successful and full social history, one should try to address the social determinants of health. As per the Government of Canada’s website, social determinants of health “refer to a specific group of social and economic factors within the broader determinants of health. These relate to an individual’s place in society such as income, education or employment” [1]. Consequently, a critical component of a complete social history interview should be investigating a patients socioeconomic status. Low socioeconomic status (LSES) has been found to play a role in incidence and susceptibility to a variety of health conditions. As such, I believe that screening for and asking questions pertaining to the socioeconomic status of a patient should be considered a vital and essential component of every patient assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».