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Enregistrement W3215588473 · doi:10.2196/32818

Social Determinants of Health Screening by Preclinical Medical Students During the COVID-19 Pandemic: Service-Based Learning Case Study

2021· article· en· W3215588473 sur OpenAlexvenueno aff
Tara Herrera, Kevin P. Fiori, Heather Archer‐Dyer, David W. Lounsbury, Judith Wylie‐Rosett

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakService (business)Medical educationMedicineVirologyBusinessInfectious disease (medical specialty)Internal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The inclusion of social determinants of health is mandated for undergraduate medical education. However, little is known about how to prepare preclinical students for real-world screening and referrals for addressing social determinants of health. OBJECTIVE: This pilot project's objective was to evaluate the feasibility of using a real-world, service-based learning approach for training preclinical students to assess social needs and make relevant referrals via the electronic medical record during the COVID-19 pandemic (May to June 2020). METHODS: This project was designed to address an acute community service need and to teach preclinical, second-year medical student volunteers (n=11) how to assess social needs and make referrals by using the 10-item Social Determinants of Health Screening Questionnaire in the electronic health record (EHR; Epic platform; Epic Systems Corporation). Third-year medical student volunteers (n=3), who had completed 6 clinical rotations, led the 2-hour skills development orientation and were available for ongoing mentoring and peer support. All student-patient communication was conducted by telephone, and bilingual (English and Spanish) students called the patients who preferred to communicate in Spanish. We analyzed EHR data extracted from Epic to evaluate screening and data extracted from REDCap (Research Electronic Data Capture; Vanderbilt University) to evaluate community health workers' notes. We elicited feedback from the participating preclinical students to evaluate the future use of this community-based service learning approach in our preclinical curriculum. RESULTS: The preclinical students completed 45 screening interviews. Of the 45 screened patients, 20 (44%) screened positive for at least 1 social need. Almost all of these patients (19/20, 95%) were referred to the community health worker. Half (8/16, 50%) of the patients who had consultations with the community health worker were connected with a relevant social service resource. The preclinical students indicated that project participation increased their ability to assess social needs and make needed EHR referrals. Food insecurity was the most common social need. CONCLUSIONS: Practical exposure to social needs assessment has the potential to help preclinical medical students develop the ability to address social concerns prior to entering clinical clerkships in their third year of medical school. The students can also become familiar with the EHR prior to entering third-year clerkships. Physicians, who are aware of social needs and have the electronic medical record tools and staff resources needed to act, can create workflows to make social needs assessments and services integral components of health care. Research studies and quality improvement initiatives need to investigate how to integrate screening for social needs and connecting patients to the appropriate social services into routine primary care procedures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,411 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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