Inequitable Poverty Exposures: A Subspecialty Opportunity to Address Disparities
Notice bibliographique
Résumé
Subspecialty pediatrics have lagged behind primary care pediatrics in recognizing adverse social determinants of health (SDOH) as salient to outcomes, key drivers of inequity, and worthy of systematic investigation. 1 A population frequently hospitalized with chronic illness with well-defined inequities is children with cancer.More than 1 in 5 pediatric oncology families report low-income, and at least 1 household material hardship (HMH; food, housing, or utility insecurity) at diagnosis. 2 Identifying whether children from marginalized racial/ethnic groups are disproportionately exposed to poverty, a modifiable SDOH, can inform intervention opportunities for children with chronic illness to mitigate disparities.3 We leveraged parent-reported poverty data collected as a prospective aim of a clinical trial for children with newly diagnosed acute lymphoblastic leukemia (ALL) to characterize modifiable poverty exposures by race/ethnicity. METHODSThe Dana Farber Cancer Institute ALL Consortium phase III randomized clinical trial 16-001 (NCT03020030) enrolled children aged 1 to 21 years with de novo ALL from 2016 to 2022 at 8 US and Canadian centers.It included an embedded prospective cohort study evaluating parent-reported SDOH via survey within 32 days of enrollment.4,5 The study was approved by enrolling sites' institutional review boards.Child's parent-reported race and ethnicity were collected using US and Canadian federal reporting guidelines and combined to reflect populations per best practice (Supplemental Table 1).HMH was defined as at least 1 of 3 resource insecurities (housing, food, or utilities) using a standardized instrument, 5 and additionally examined as ordinal number of unmet resource needs (0-3).Low income was defined as annual household income
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 ».