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Enregistrement W4388999445 · doi:10.1186/s12875-023-02173-8

Screening for poverty and related social determinants to improve knowledge of and links to resources (SPARK): development and cognitive testing of a tool for primary care

2023· article· en· W4388999445 sur OpenAlex
Itunuoluwa Adekoya, Alannah Delahunty‐Pike, Dana Howse, Leanne Kosowan, Zita Seshie, Eunice Abaga, Jane Cooney, Marjeiry Robinson, Dorothy Senior, Alexander Zsager, Kris Aubrey‐Bassler, Mandi Irwin, Lois Jackson, Alan Katz, Emily Gard Marshall, Nazeem Muhajarine, Cory Neudorf, Andrew D. Pinto

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensPublic Health OntarioSt. Michael's HospitalUniversity of SaskatchewanUniversity of ManitobaManitoba HealthMemorial University of NewfoundlandUniversity of TorontoSaskatchewan HealthDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInterviewCognitive interviewCognitionHealth carePovertyPsychological interventionPsychologyFeelingSocial determinants of healthPublic healthMedical educationApplied psychologyNursingMedicineSocial psychologySociologyPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Healthcare organizations are increasingly exploring ways to address the social determinants of health. Accurate data on social determinants is essential to identify opportunities for action to improve health outcomes, to identify patterns of inequity, and to help evaluate the impact of interventions. The objective of this study was to refine a standardized tool for the collection of social determinants data through cognitive testing. METHODS: An initial set of questions on social determinants for use in healthcare settings was developed by a collaboration of hospitals and a local public health organization in Toronto, Canada during 2011-2012. Subsequent research on how patients interpreted the questions, and how they performed in primary care and other settings led to revisions. We administered these questions and conducted in-depth cognitive interviews with all the participants, who were from Saskatchewan, Manitoba, Ontario, and Newfoundland and Labrador. Cognitive interviewing was used, with participants invited to verbalize thoughts and feelings as they read the questions. Interview notes were grouped thematically, and high frequency themes were addressed. RESULTS: Three hundred and seventy-five individuals responded to the study advertisements and 195 ultimately participated in the study. Although all interviews were conducted in English, participants were diverse. For many, the value of this information being collected in typical healthcare settings was unclear, and hence, we included descriptors for each question. In general, the questions were understood, but participants highlighted a number of ways the questions could be changed to be even clearer and more inclusive. For example, more response options were added to the question of sexual orientation and the "making ends meet" question was completely reworded in light of challenges to understand the informal phrasing cited by English as a Second Language (ESL) users of the tool. CONCLUSION: In this work we have refined an initial set of 16 sociodemographic and social needs questions into a simple yet comprehensive 18-question tool. The changes were largely related to wording, rather than content. These questions require validation against accepted, standardized tools. Further work is required to enable community data governance, and to ensure implementation of the tool as well as the use of its data is successful in a range of organizations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,244 · 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