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Enregistrement W4311024052 · doi:10.1002/ajmg.a.63069

Healthcare experiences of patients with Down syndrome who are Black, African American, of African descent, or of mixed race

2022· article· en· W4311024052 sur OpenAlexaff
Kavita Krell, Albert Pless, Carie Michael, Amy Torres, Jeanhee Chung, Sandra Baker, Jasmine M. Blake, Kelli Caughman, Sarah Cullen, Maureen Gallagher, Roxanne Hoke‐Chandler, Julius Maina, Diana McLuckie, Kate O’Neill, Angeles Peña, Dina Royal, Michelle Slape, Noemi Alice Spinazzi, Carlos Torres, Brian G. Skotko

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part A · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensDown Syndrome Research Foundation
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of HealthNational Institute of Child Health and Human DevelopmentF. Hoffmann-La RochePatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésFeelingAfrican americanAfrican descentRace (biology)Health carePsychologyEthnic groupWhite (mutation)Inclusion (mineral)Focus groupFamily medicineMedicineNursingGerontologySocial psychologyPolitical scienceSociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scant research has explored the healthcare experiences of people with Down syndrome (DS) in the United States who are Black, African American, of African descent, or of mixed race. The purpose of this study was to identify and describe the barriers and facilitators that such patients and their caregivers face when accessing healthcare. We gathered data in three ways: focus groups with caregivers, a national survey completed by caregivers, and in-depth interviews with primary care providers. Many caregivers and primary care physicians felt that patients with DS who are Black, African American, of African descent, or of mixed race receive a lower quality of medical care than their white counterparts with DS. Caregivers mentioned feeling tired of being reminded by the medical community about their race and wanting acknowledgment that raising a child with DS can be hard at times. Many felt that the medical community's conscious and unconscious racial biases do negatively impact the care of their loved ones with DS. Caregivers desired more race concordant medical providers or, when not possible, medical providers who are willing to learn more about DS and build trusted, longitudinal relationships. Primary care providers discussed the need for funded resources and support services to effectively care for their patients with DS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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