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Enregistrement W4212995370 · doi:10.1089/heq.2021.0074

Improving Health Equity by Screening for Poverty: A Survey of Family Physician Screening Behaviors and Perceptions in Toronto, Canada

2022· article· en· W4212995370 sur OpenAlexaffabout
Curtis D. Chin, Michelle Amri, Michelle Greiver, Kimberly Wintemute

Notice bibliographique

RevueHealth Equity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensNorth York General HospitalPublic Health OntarioUniversity of TorontoCape Breton Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyFamily medicineReferralMedicineEquity (law)Socioeconomic statusHealth equityIntervention (counseling)Poverty levelPublic healthEnvironmental healthNursingPolitical sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Given the importance of socioeconomic status in both directly and indirectly influencing one's health, “poverty screening” by family physicians (FPs) may be one viable option to improve patient health. However, rates of screening for poverty are low, and reported barriers to screening are numerous. This study sought to collate and investigate reasons for refraining from screening among FPs, many of whom had opted into a Targeted Poverty Screening (TPS) Program, to be able to enhance uptake of the intervention. The TPS Program is a “targeted screening and referral process,” whereby medical charts of adult patients residing in “deprived neighborhoods,” as determined by postal code, were flagged for screening for FPs who elected to partake in the program. Methods: A survey containing 15 questions was developed through an iterative process with pilot-testing by faculty physicians. The survey was administered to FPs registered in the North York Family Health Team (NYFHT) using Qualtrics© research software. Results: Half of the respondents (n=19/38; 50%) indicated that they enrolled in the TPS program. Irrespective of enrollment in the TPS Program, the majority of respondents (n=31/38; 81.6%) stated that they elect to screen their patients for poverty using the evidence-based question of “do you have difficulty making ends meet at the end of the month?.” Among those not enrolled in the program, 84.2% (n=16/19) of respondents indicated that they screened their patients for poverty and 15.8% (n=3/19) indicated they did not. Among respondents who said they did not screen (n=7/38; 18.4%), the reasons for not screening patients were as follows: forgot (n=2; 28.6%); time constraints/feel uncomfortable asking (n=1; 14.3%); and “feel I know patients well” (n=1; 14.3%). For the remaining respondents, a nurse or locum did the screening as part of a periodic health review (i.e., patient was screened, but not by the FP completing the survey (n=3). Conclusion: This study yielded numerous insights, such as barriers faced by FPs in undertaking poverty screening that differs from the literature. The findings suggest that (1) barriers faced by FPs in poverty screening can be mitigated, (2) there is a need to integrate screening into routines and normalize the activity, and (3) there is a need for enhanced training to support patients of lower socioeconomic status.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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