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Enregistrement W4404808986 · doi:10.1370/afm.22.s1.6465

Validation of the SPARK Tool to collect demographic and social needs data in healthcare

2024· article· en· W4404808986 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew D. Pinto, Leanne Kosowan, Eunice Abaga, Joseph O’Rourke, Alexander Zsager, Kris Aubrey‐Bassler, Emily Gard Marshall

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSPARK (programming language)Health careData sciencePsychologyBusinessComputer scienceEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Despite evidence that social determinants (e.g. income, housing) affect health, there is no standardized tool or approach in Canada for the routine collection of demographic and social information in healthcare settings. Objective: To validate the SPARK Tool using concurrent validity by assessing agreement between the SPARK Tool and well-established national survey questions (e.g. census) that are currently used for policy decisions and to identify health inequities. Study Design and Analysis: We distributed an online survey across Canada that included the SPARK Tool and a post-survey questionnaire. We used contingency tables to assess agreement. Setting or Dataset: The survey was distributed to Canadians in all provinces and territories. Population Studies: The survey was distributed from June 2023 to October 2023 using Qualtrics, a company that maintains a large panel of individuals to engage in survey research, and through social media. We ensured representativeness of the sample to the Canadian population. Intervention/Instrument: The SPARK Tool contains 18 questions including demographic questions and social needs questions, and the post-survey questionnaire contains 11 questions. Outcome Measures: We assessed associations between the SPARK Tool and post-survey questionnaire using sensitivity, specificity, Positive Predictive Value and Negative Predictive Value. We assessed correct classification represented by combined True Positives and True Negatives. Results: There were 2,222 participants that completed the SPARK Tool and post-survey questionnaire. Participants represented all provinces and territories, with the majority in Ontario (40.5%). The SPARK Tool correctly classified 74.3% of participants with or without a need. In total, 1,610 participants (72.3%) had ≥1 access or social need identified, with the majority (64.9%, n=1443) indicating at least one social need. Agreement varied within the domains of the SPARK Tool. Conclusions: The SPARK Tool performed reasonably well with a large diverse sample, demonstrating comparable classification with well-established national survey questions. The SPARK Tool presents a validated tool which can serve as a standard for the systematic and routine collection of demographic and social needs data in health care.

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)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,439
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,114 · 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

Citations0
Publié2024
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