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Enregistrement W4307054693 · doi:10.1093/pch/pxac100.095

96 Impact and Feasibility of a Pediatric Social Determinants of Health Questionnaire: A Pilot Mixed-Methods Study

2022· article· en· W4307054693 sur OpenAlexaff
Matthew Carwana, Taylor Ricci, Alesia Dicicco, Ethan Ponton, Damian Duffy, Rebecca Courtemanche, William Lau, Tanjot K. Singh, Christine Loock

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisSocioeconomic statusContext (archaeology)Social determinants of healthDescriptive statisticsHealth carePsychologyMedicineFamily medicineQualitative researchNursingPublic healthEnvironmental healthPopulationSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Social determinants of health (SDoH)—which are factors such as socioeconomic status (SES), access to transportation, food and housing security, disability and social supports—have been shown to influence up to 50% of health in patients. The project team developed a SDoH Questionnaire which evolved into what is now referred to as BEARS (Barriers to Care, Economic Factors, Adversity, Resiliency, Social Capital). Part of the BEARS Questionnaire includes an optional section for inquiring about Adverse Childhood Experiences (ACEs). Objectives The primary purpose of this study was to evaluate the impact and feasibility of the BEARS Questionnaire. Additional objectives were to assess the utility and functionality of the BEARS Questionnaire as a social history-taking tool, including the cumulative ACEs questions, and obtain suggestions for improvement of the tool. Design/Methods This was a mixed methods pilot study that consisted of quantitative surveys and qualitative structured interviews with clinicians who had experience using the BEARS Questionnaire. Descriptive statistics were performed on all survey results. Thematic analysis was performed on clinician interviews with recurrent themes being identified through iterative analysis and tagged quotations. Results 15 clinicians completed the quantitative survey and five took part in a qualitative interview. Study participants included surgeons, pediatricians, speech language pathologists, social workers and nurse clinicians. The BEARS Questionnaire changed clinician practice by increasing the frequency and breadth of social screening in their patients and optimizing care to fit their patients’ social context. Participants described the BEARS as an effective screening tool for SDoH and ACEs that was feasible to implement into their clinic workflow. Three themes emerged from our interviews: (1) Thorough social history taking highlights family resiliency and improves clinician-patient rapport, (2) Screening for ACEs is acceptable and feasible in a safe clinical environment, and (3) Social screening is feasible in a busy clinical environment and there is room for improvement. Conclusion This study highlights the importance of social screening in pediatric patients and their families, and how using a social screening tool allows providers to tailor care for a patients’ social context. The BEARS Questionnaire is feasible to implement within the context of a busy clinic. Finally, despite being a sensitive topic, an ACEs questionnaire can be incorporated when done in a trauma-informed way, and in the context of a longitudinal therapeutic relationship.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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