Evaluating the feasibility and outcomes of a resident-led school-based pediatric clinic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: A resident-led school-based clinic to serve low-income populations was established in 2019 and served as a continuity clinic for pediatric residents at a single university. Our aim was to assess the feasibility, clinic outcomes, and resident experience of a resident-led school-based clinic (RLSBC), established in an elementary school that serves an underserved population. Methods: A retrospective chart review for the first 6 months (October 2019 to March 2020) of clinic operations was conducted. Feasibility metrics included the number of patients, visits and planned follow-ups; clinic outcomes included the number and type of presenting complaint, new diagnoses and interventions. Residents were also surveyed to assess their satisfaction and perceived learning in training at the school-based clinic. Results: Over the first 19 clinic days, 48 children were seen at the school-based clinic. Of the clinic users, 60% did not have a primary care physician, 46% received a new diagnosis, 46% received an intervention in the form of medication prescription, laboratory/imaging requisitions or referrals, and 96% received a treatment plan. Residents positively rated the experience of staffing the school-based clinic in all aspects, including learning environment, clinic and team environment, teaching obtained, practice management, and overall experience. Conclusion: A RLSBC is feasible and our outcomes suggest that such clinics may address health care needs of low-income families and children, while being a positively rated educational experience for pediatric residents.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».