Associations between adverse childhood experiences and need and unmet need for care coordination
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».