Prescribing Phones to Address Health Equity Needs in the COVID-19 Era: The PHONE-CONNECT Program (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
UNSTRUCTURED Vulnerable populations have been identified as having higher infection rates and poorer COVID-19–related outcomes, likely due to their inability to readily access primary care, follow public health directives, and adhere to self-isolation guidelines. As a response to the COVID-19 pandemic, many health care services have adopted new digital solutions, which rely on phone and internet connectivity. However, persons who are digitally inaccessible, such as those experiencing poverty or homelessness, are often unable to use these services. In response to this newly highlighted social disparity known as “digital health inequity,” emergency physicians at the University Health Network in Toronto, Canada, initiated a program called PHONE-CONNECT (Phones for Healthier Ontarians iN EDs – COvid NEeds met by Cellular Telephone). This novel approach attempts to improve patients’ access to health care, information, and social services, as well as improve their ability to adhere to public health directives (social isolation and contact tracing). Although similar programs addressing the same emerging issues have been recently described in the media, this is the first time phones have been provided as a health care intervention in an emergency department. This innovative emergency department point-of-care intervention may have a significant impact on improving health outcomes for vulnerable people during the COVID-19 pandemic and beyond.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,002 |
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 ».