Social Determinants of Health in Pediatric Ophthalmology Patients: Availability of Data in the Electronic Health Record and Association With Clinic Attendance
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To characterize the availability of social determinants of health data in the electronic health record of pediatric ophthalmology patients and to examine the association of social determinants of health with attendance at scheduled operating room and clinic visits. Methods: This was a retrospective cohort study of pediatric ophthalmology patients seen at The Hospital for Sick Children between June 1, 2018, and May 23, 2022. Data were collected on demographics, diagnosis, and management-plan. The χ2 tests and multivariable regression were used to examine associations between social determinants of health and attendance at scheduled operating room and clinic visits. Results: The cohort consisted of 26,102 study subjects with 31,288 unique eye-related diagnoses representing 57 unique ICD-10 codes. Availability of data in the electronic health record ranged from 100% for sex, age and postal code to 0.1% for ethnic group. Female sex (P = 0.004) and urbanicity (P = 0.05) were associated with higher operating room visit cancellations. Female sex (P = 0.002), age group 0-13 (P ≤ 0.001), low-medium neighborhood income quintile (P ≤ 0.001), residence of Northern Ontario (P ≤ 0.001), and urbanicity (P ≤ 0.001) were associated with higher clinic visit cancellations and no-shows. Conclusions: At a major tertiary-care hospital in Canada, key social determinant data such as ethnicity are not consistently available in the electronic health record of pediatric ophthalmology patients. Female sex, younger age, and living in a rural area or neighborhood with low-medium income quintile may be predictors of missed visits and require further study. Translational Relevance: This study highlights a need for improved documentation of social determinants of health variables in electronic health records.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 découle