Development of an individual index of social vulnerability that predicts negative healthcare events: a proposed tool to address healthcare equity in primary care research and practice
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Socially disadvantaged patients may lack self-efficacy to navigate a complex health system making them vulnerable to healthcare inequity. We aimed to develop an Index of social vulnerability that predicts increased risk of negative healthcare events (e.g. emergency hospitalization), independent of chronic disease burden. The analysis illustrates the conceptual and practical steps leading to the development of a pragmatic Index of social vulnerability to limited healthcare self-efficacy. METHODS: Using data from a 3-year cohort of 2507 adult primary care patients in Québec (Canada), we applied two complementary structural equation modelling approaches-Partial Least Squares Path Modelling (PLS-PM) and Multiple indicators and Multiple Causes (MIMIC) modelling-to identify a minimal set of social characteristics that could be summed into an Index related to limited healthcare self-efficacy. We then used logistic regression to determine if the Index predicted: hospital emergency department use; hospital admissions; unmet need for care, and others. We privileged parsimony over explanatory capacity in our analytic decisions to make the Index pragmatic for epidemiologic and clinical use. RESULTS: The Individual Social Vulnerability Index is the weighted sum of five indicators: two indicators of social support; educational achievement; financial status; limited language proficiency. The Index predicts increased likelihood of all negative healthcare outcomes except unmet need, with a clear threshold at Index ≥ 2. The effect is independent of chronic disease burden. CONCLUSION: When social deficits outweigh social assets by two or more (Index ≥ 2), there is an increased risk of negative healthcare events beyond the risk attributable to poor health. The Index is a pragmatic tool to identify a minority of patients who will require additional support to receive equitable healthcare.
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 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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».