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Enregistrement W4386989344 · doi:10.1093/pch/pxad055.043

43 Far from Home: The Impact of Geographic Distance from Tertiary Paediatric Hospitals on Family Expenses and Experiences

2023· article· en· W4386989344 sur OpenAlexaboutno aff
Asia van Buuren, B. Udall, Matthew Carwana

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialMedicineDescriptive statisticsRemunerationPopulationFamily medicineHealth careTertiary careUnit (ring theory)Environmental healthPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Many individuals living in rural and remote communities are required to travel to urban centres to receive essential health care. These experiences may be especially complex for children and their families. Despite this, there is a lack of available literature on the experiences of children and families travelling to receive care at tertiary paediatric hospitals in Canada, specifically regarding associated costs and psychosocial impacts. 1.Objectives: Analyze tertiary hospital-based administrative data to quantify the number of admissions and length-of-stay for families living > 50 km from the hospital. 2.Describe the costs and psychosocial impacts of hospitalization on families living > 50 km from the hospital. Design/Methods Ethics approval was obtained. Family partners were involved in all aspects of the study design. We obtained a de-identified data set describing the length of stay and home community of paediatric patients admitted to our paediatrics unit. Descriptive statistics were produced to determine the relevant study population and inform subsequent data analyses. A cross-sectional survey was distributed to interested caregivers admitted to our paediatrics team. Participants were offered a $20 gift card as remuneration. The survey included optional questions to assess participant demographics, costs associated with hospitalization, and subjective stress levels. Descriptive statistics were reported. Results Administrative data analysis described 2,758 admissions to a paediatric tertiary hospital from January 1, 2021 to December 31, 2021. Patients from rural and remote communities were 9.54% of total admissions. Regression models found a strong statistical relationship between length of stay and distance from the tertiary centre (Pearson chi2 coefficient 58.9, p < 0.001). A total of 39 caregivers filled out the cross-sectional survey. 75% (n=29) of participants were from local communities and 25% (n=10) were from rural and remote communities. 82% (n=32) of hospital stays were unplanned. 54% (n=21) of participants paid out-of-pocket transportation costs and 13% (n=5) paid out-of-pocket accommodation costs. 82% (n=32) of participants had co-travellers. 20% (n=8) of participants reported difficulty paying for hospital-associated costs and 10% (n=4) had to borrow money to do so. Conclusion To our knowledge, this study is the first to look at the psychological and socioeconomic barriers facing families travelling to a tertiary paediatric hospital in Canada. Patients from outside the local area had increased odds of longer length of stay and participants described a variety of stressors associated with hospitalization. We hope to translate this data into evidence-based interventions to better support these 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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