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Enregistrement W4404552854 · doi:10.1136/bmjopen-2024-089086

Relationship between critical illness recovery and social determinants of health: a multiperspective qualitative study in British Columbia, Canada

2024· article· en· W4404552854 sur OpenAlexafffundabout
A. Fuchsia Howard, Kelsey Lynch, Sally Thorne, Sybil Hoiss, Omar Ahmad, Rakesh C. Arora, Leanne M. Currie, Robert C. McDermid, Sarah Crowe, Cameron Rankin, Alice Erchov, Bo Hou, Hong Li, Gregory Haljan

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensFraser HealthIsland HealthProvincial Health Services AuthorityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSocial determinants of healthThematic analysisContext (archaeology)Health careQualitative researchSocioeconomic statusHealth equitySociology of health and illnessDisadvantageGerontologyPublic healthPopulationNursingEnvironmental healthSociologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: There are health disparities and inequities in the outcomes of critical illness survivors related to the influence of social determinants of health on recovery. The purpose of this study was to describe the relationship between critical illness recovery and the intermediary social determinants of health in the Canadian context. Because Canadian healthcare is provided within a universal publicly funded system, this analysis sheds light on the role of social determinants of health in the context of universal health services and a relatively robust social safety net. DESIGN: In this qualitative interpretive description study, data from semi-structured interviews with intensive care unit survivors, family caregivers and healthcare providers were analysed using thematic and constant comparative methods. SETTING: Western Canadian Hospital serving a population of 900 000 people. PARTICIPANTS: The 74 study participants included 30 patients (mean age 58 years, 18 men and 12 women) and 25 family caregivers (mean age 55 years, 8 men and 17 women), representing 37 cases, as well as 19 healthcare providers. RESULTS: Challenges with employment and finances, home set-up, transportation, food and nutrition, medications and social support complicated and hindered critical illness recovery. Critical illness sequelae also altered these social determinants of health, suggesting a reciprocal relationship. Furthermore, individuals experiencing socioeconomic disadvantage before critical illness described being at a greater disadvantage following their critical illness, which interfered with their recovery and suggests an accumulation of risk for some. CONCLUSIONS: Our findings underscore the significant influence of social determinants of health on critical illness recovery, highlighting the importance of creating and evaluating comprehensive approaches to health and well-being that address health inequities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0240,006
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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