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Enregistrement W4392740411 · doi:10.3389/fpubh.2024.1229738

Communication in disasters to support families with children with medical complexity and special healthcare needs: a rapid scoping review

2024· article· en· W4392740411 sur OpenAlexafffund
Neale Smith, Meghan G Donaldson, Craig Mitton, Esther Lee

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensVancouver Native Health SocietyBC Children's HospitalVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Children's Hospital
Mots-clésOutreachHealth careSocial mediaPsychologyPublic relationsNursingMedicineComputer sciencePolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disasters can disrupt normal healthcare processes, with serious effects on children who depend upon regular access to the health care system. Children with medical complexity (CMC) are especially at risk. These children have chronic medical conditions, and may depend on medical technology, like feeding tubes. Without clear, evidence-based processes to connect with healthcare teams, families may struggle to access the services and supports they need during disasters. There is limited research about this topic, which has been pushed forward in importance as a result of the COVID-19 pandemic. The authors therefore conducted a rapid scoping review on this topic, with the intention to inform policy processes. Both the peer-reviewed and gray literatures on disaster, CMC, and communication were searched in summer 2020 and spring 2021. Twenty six relevant articles were identified, from which four main themes were extracted: 1. Cooperative and collaborative planning. 2. Proactive outreach, engagement, and response. 3. Use of existing social networks to connect with families. 4. Return to usual routines. Based on this review, good practices appear to involve including families, professionals, other stakeholders, and children themselves in pre-disaster planning; service providers using proactive outreach at the outset of a crisis event; working with existing peer and neighborhood networks for support; employing multiple and two-way communication channels, including social media, to connect with families; re-establishing care processes as soon as possible, which may include virtual connections; addressing mental health issues as well as physical functioning; and prioritizing the resumption of daily routines. Above all, a well-established and ongoing relationship among children, their caregivers, and healthcare teams could reduce disruptions when disaster strikes.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0140,013
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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