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Enregistrement W4386979712 · doi:10.1177/13674935231203274

“A very different place from when the pandemic started”: Lessons learned for improving systems of care for families of children with medical complexity

2023· article· en· W4386979712 sur OpenAlexafffundabout
Vanessa C. Fong, Jennifer Baumbusch, Koushambhi Basu Khan

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Health Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNursingPandemicService (business)Health careQuality (philosophy)TelehealthPsychologyPublic relationsMedicineTelemedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessDiseasePolitical scienceInfectious disease (medical specialty)Marketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) created unprecedented challenges for everyone, but especially families of children with medical complexity (MC) who rely on a comprehensive range of health and social services in their daily lives. Yet despite this, there are limited studies exploring caregiver perspectives regarding access to health and social services during the pandemic. To address this gap, we aimed to explore how health and social services can better meet the needs of children with MC and their families. Sixteen parents residing with their children with MC (from birth to 18 years) in British Columbia, Canada participated in semi-structured interviews between July 2021 and April 2022. Findings revealed two different areas to improve services for families of children with MC, those relating to technology and family-centered care. Parents prioritized expanding the use of digital communication tools to support service navigation and scheduling. Virtual platforms were viewed as being valuable for building connections with other families and their community. In terms of family-centered care, parents emphasized the importance of policies recognizing the physical, emotional, and financial needs of the family. Findings have important implications for improving services to enhance the well-being and quality of life of children with MC and their families.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,008
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0040,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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