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Enregistrement W4200585115 · doi:10.1177/20534345211067620

Associations between adverse childhood experiences and need and unmet need for care coordination

2021· article· en· W4200585115 sur OpenAlexaff
Chidiogo Anyigbo, Anne Fuller, Yao I. Cheng, Linda Y. Fu, Harolyn M. E. Belcher, Beth A. Tarini, Nicole M. Brown

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Care Coordination · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMedicineOdds ratioConfidence intervalLogistic regressionOddsHealth careMental healthFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Children exposed to adverse childhood experiences (ACEs) may access multiple systems of care to address medical and social complexities. Care coordination (CC) optimizes health outcomes for children with special health care needs who often use multiple systems of care. Little is known about whether ACEs are associated with need and unmet need for CC. Methods: Use of the 2016-2017 National Survey of Children's Health to identify children who saw ≥1 health care provider in the last 12 months. The study team used weighted logistic regression analyses to examine associations between 9 ACE types, ACE score and need and unmet need for CC. Results: In the sample (N=39,219, representing 38,316,004 US children), material hardship (aOR, 1.50; 95% CI, 1.29-1.75), parental mental illness (aOR, 1.31; 95% CI, 1.07-1.60), and neighborhood violence (aOR, 1.33; 95% CI, 1.01-1.74) were significantly associated with an increased need for CC. Material hardship was also associated with unmet need for CC (aOR, 2.37; 95% CI, 1.80 - 3.11). Children with ACE scores of 1, 2, 3, and ≥4 had higher odds of need and unmet need for CC than children with 0 ACEs. Discussion: Specific ACE types and higher ACE scores were associated with need and unmet need for CC. Evaluating the unique needs of children who endured ACEs should be considered in the design and implementation of CC processes in the pediatric healthcare system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,301 · 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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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