Exploring interaction effects of social determinants of health with hospital admission type on academic performance: a data linkage study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the moderating effects of socio-demographic social determinants of health (SDH) in the relationship between types of childhood hospitalisation (ie, none, injury, non-injury, injury+non-injury) and academic performance. DESIGN, SETTING AND PATIENTS: Children residing in Wales 2009-2016 (N=369 310). Secure Anonymised Information Linkage databank linked Tagged Electronic Cohort Cymru (five data sources) from the Wales Electronic Cohort for Children. MAIN OUTCOME MEASURE: Binary educational achievement (EA) measured across three key educational stage time points: grade 6 (mean age 11 years, SD 0.3), 9 (mean age 14 years, SD 0.3) and 11 (mean age 16 years, SD 0.3). RESULTS: Of the 369 310 children, 51% were males, 25.4% of children were born in the lowest two Townsend deciles. Females were more likely to meet EA than males (adjusted risk ratio (aRR) (95% CI): 1.047 (1.039, 1.055)). EA was lower for injury admissions in males and any admission type in females (interactions: female×non-injury 0.982 (0.975, 0.989); female×injury+non-injury 0.980 (0.966, 0.994)). Children born into a more deprived decile were less likely to achieve EA (0.979 (0.977, 0.980)) and worsened by an injury admission (interactions: townsend×injury 0.991 (0.988, 0.994); Townsend×injury+non-injury 0.997 (0.994, 1.000)). Children with special educational needs (SEN) were less likely to meet EA (0.471 (0.459, 0.484) especially for an injury admission (interactions: SEN×injury 0.932 (0.892, 0.974)). CONCLUSION: SDH moderated the impact of hospital admission type on educational outcomes prompting future investigation into the viability of in-hospital routine screening of families for SDH and relevant post-hospital interventions to help reduce the impact of SDH on educational outcomes post-hospitalisation.
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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 | 0,047 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».