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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».