Collecting data on key social determinants of health in primary care: a multi-site implementation evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Context: Social data that is collected in a standardized fashion can be used to improve individual patient care by uncovering and then addressing social needs, to stimulate the development of new integrated health and social programs, and be used to identify inequities across an organization. This data can also support system- and policy-level planning to identify health inequities at the population-level and support policy change. Objective: To report implementation outcomes using a standardized approach and tool in a multi-site study of routine and systematic demographic and social needs data collection in primary care settings. Study Design and Analysis: Between Sept 2022-Oct 2023 we implemented the SPARK Tool at five primary care clinics. We collected implementation outcomes and used surveys to assess the perspectives of patients, clerical staff and providers. Setting: We collected data at five primary care clinics in five Canadian provinces (Saskatchewan, Manitoba, Ontario, Nova Scotia, and Newfoundland and Labrador). Instrument: SPARK Tool, which includes 18 demographic and social needs questions Dataset: number of SPARK Tool surveys completed by patients (n=2063), patient feedback surveys (n=1368), clinic description and readiness checklists (n=5), provider and staff implementation surveys (n=36) and online training evaluation surveys (n=33) Population Studied: patients, clerical staff, and providers who had used or completed the SPARK Tool Outcome Measures: Implementation outcome measures including acceptability, adoption, feasibility, penetration, cost, appropriateness, fidelity, sustainability. Results: SPARK Tool completion rates varied significantly (9.4%-48%), indicating moderate penetration. The SPARK Tool was highly acceptable, with 90.5% of patients agreeing that the tool was clear and easy to complete and 84.5% having a positive experience. 58.1% reported being comfortable answering the questions. Clerical staff and provider 96.7% finding the SPARK Tool to be useful and 81.8% reporting a positive experience with using it. Conclusions: The results highlighted positive acceptability, feasibility, and the adoption of the SPARK Tool in diverse primary care clinics, as well as practical insight into implementing demographic and social needs data collection. Levels of penetration, patient comfort, and ease-of-use could be improved when using the tool at other sites.
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 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 | 0,189 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».