Disparities in pediatric psychosocial oncology utilization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integratedbehavioral health models have been proposed as care delivery approaches to mitigate mental health disparities in primary care settings. However, these models have not yet been widely adopted or evaluated in pediatric oncology medical homes. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of 394 children with newly diagnosed cancer at Dana-Farber/Boston Children's Cancer and Blood Disorders Center (DF/BCH) from April 2013 to January 2017. Baseline sociodemographic characteristics and psychiatry utilization outcomes at 12 months following diagnosis were abstracted from the medical record. The severity of household material hardship (HMH), a concrete poverty exposure, at diagnosis and race/ethnicity were characterized by parent report using the Psychosocial Assessment Tool 2.0 (PAT). Associations between sociodemographic characteristics and receipt of psychiatry consultation were assessed with multivariable logistic regression models. RESULTS: Among 394 children, 29% received a psychiatric consultation within 12 months postdiagnosis. Of these, 88% received a new psychiatric diagnosis, 76% received a psychopharmacologic recommendation, and 62% received a new behavioral intervention recommendation. In multivariable logistic regression adjusting for age, cancer diagnosis, and PAT total score, there was no statistically significant association between HMH severity or household income and psychiatry utilization. Children who identified as racial/ethnic minorities were significantly less likely to receive a psychiatry consultation (OR = 0.48, 95% CI = 0.27-0.84). CONCLUSIONS: In a pediatric oncology medical home with an integrated behavioral health model, socioeconomic status was not associated with disparate psychiatry utilization. However, there remained a profound racial/ethnic disparity in psychiatry utilization, highlighting the need for additional research and care delivery intervention.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».