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Enregistrement W4394688055 · doi:10.1016/j.jpedsurg.2024.04.001

Who is in Your Waiting Room? Social Determinants of Health and Adverse Childhood Experiences in Pediatric Surgery Clinics

2024· article· en· W4394688055 sur OpenAlexafffund
Ethan Ponton, Tanjot K. Singh, Matthew Carwana, Damian Duffy, Rebecca Courtemanche, Douglas J. Courtemanche, Christine Loock, Robert Baird

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Children's Hospital
Mots-clésMedicineAdverse Childhood ExperiencesAdverse effectPediatric surgeryFamily medicinePediatricsSurgeryPsychiatryInternal medicineMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social determinants of health (SDoH) influence overall health, although little is known about the SDoH for pediatric patients requiring surgical services. This study aims to describe SDoH for pediatric surgical patients attending out-patient, community, and outreach clinics, as well as demonstrate the feasibility of identifying and addressing SDoH and Adverse Childhood Experiences (ACEs) when appropriate. METHODS: A cross-sectional study using surveys evaluating SDoH that were distributed to families attending pediatric surgical clinics over a two-year period. The pilot survey used validated questions and was later refined to a shorter version with questions on: Barriers to care, Economic factors, Adversity, Resiliency and Social capital (BEARS). Data was analyzed with descriptive and inferential statistics. RESULTS: 851 families across 13 clinics participated. One third of families reported not having a primary health care provider or being unable to turn to them for additional support. One in four families were found to have a household income less than the Canadian after-tax low-income threshold (<$40,000 CAD). Two-thirds of families answered questions about ACEs, and those with more ACEs were more likely to report a low income. Forty percent of families rarely or only sometimes had adequate social support. CONCLUSION: This survey tool enabled discussions between families and care providers, which allowed clinicians to appropriately follow-up with families and refer them to social work for further support when indicated. Addressing concerns around SDoH within a busy surgical clinical is feasible and may positively affect long-term health outcomes and equitable resource allocation. LEVEL OF EVIDENCE: IV.

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)0,005
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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