“Addressing the bigger picture”: A qualitative study of internal medicine patients’ perspectives on social needs data collection and use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing interest in collecting sociodemographic and social needs data in hospital settings to inform patient care and health equity. However, few studies have examined inpatients' views on this data collection and what should be done to address social needs. This study describes internal medicine inpatients' perspectives on the collection and use of sociodemographic and social needs information. METHODS: A qualitative interpretive description methodology was used. Semi-structured interviews were conducted with 18 patients admitted to a large academic hospital in Toronto, Canada. Participants were recruited using maximum variation sampling for diverse genders, races, and those with and without social needs. Interviews were coded using a predominantly inductive approach and a thematic analysis was conducted. RESULTS: Patients expressed that sociodemographic and social needs data collection is important to offer actionable solutions to address their needs. Patients described a gap between their ideal care which would attend to social needs, versus the reality that hospital-based teams are faced with competing priorities and pressures that make it unfeasible to provide such care. They also believed that this data collection could facilitate more holistic, integrated care. Patients conveyed a need to have a trusting and transparent relationship with their provider to alleviate concerns surrounding bias, discrimination, and confidentiality. Lastly, they indicated that sociodemographic and social needs data could be useful to inform care, support research to inspire social change, and assist them with navigating community resources or creating in-hospital programs to address unmet social needs. CONCLUSIONS: While the collection of sociodemographic and social needs information in hospital settings is generally acceptable, there were varied views on whether hospital staff should intervene, as their priority is medical care. The results can inform the implementation of social data collection and interventions in hospital settings.
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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 | 0,051 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».