Abstracts of the 2023 World Congress on Spina Bifi da Research & Care – Transition
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spina bifi da is a complex chronic condition and adds further challenges during the transition from adolescence to adults.Previous studies have shown that young adults with spina bifi da (YASB) experience multiple challenges in achieving educational and employment milestones when transitioning to early adulthood.However, these studies are limited due to small sample sizes and limited information on other potentially relevant clinical variables.This study aimed to describe the education and employment transition experience of YASB and investigate factors associated with employment.Methods: We queried education and employment data from the National Spina Bifi da Patient Registry 2009 -2019.We applied generalized estimating equation models to analyze sociodemographic and disease-related factors associated with employment.Results: 1,909 participants aged 18-26 years contributed 4,379 annual visits.The study sample was 55.5% female and 66.8% non-Hispanic White.At last visit, the median age was 21 years, 52.6% were covered by non-private insurance, 41.9% were nonambulatory, and 39.0% were continent of both bladder and bowel.A total of 41.8% had at least some post-high school education, and 23.9% were employed.In a multivariable regression model, employment was signifi cantly associated with education level, lower extremity functional level, bowel continence, insurance, and history of non-shunt surgery.Conclusions: This large, national sample of YASB demonstrated low rates of post-secondary education attainment and employment.Specifi c sociodemographic, medical, and functional factors associated with employment are important for clinicians to consider when facilitating transition for YASB into adulthood.Additional research could help us understand impact of cognitive functioning and social determinants of health on transition success in YASB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».