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Enregistrement W4406466672 · doi:10.3138/guthrie-2024-0020

Transition for Youth with Sickle Cell Disease: Qualitative Perspectives

2025· article· en· W4406466672 sur OpenAlexaffabout
Fairuz Karim, G Astorga, Janine Noorloos, J.S. Randhawa, Peola Ellis

Notice bibliographique

RevueGuthrie Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransition (genetics)DiseaseQualitative researchMedicineSociologyGeneticsBiologyInternal medicineSocial scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sickle cell disease (SCD) presents unique challenges for youth transitioning from pediatric to adult health care systems. This study aimed to identify and address unmet needs in transition readiness for youth with SCD in Ontario through participatory design sessions involving patients, health care providers (HCPs), families, and caregivers. Thematic analysis of a participatory design session revealed significant barriers to successful transition: lack of education and awareness among adult HCPs, limitations in health care delivery, navigating multiple life transitions, and racial bias in health care. These barriers contribute to delayed or inadequate care, exacerbating the challenges faced by youth with SCD during the transition period. Building upon these findings, a low-fidelity prototype was developed, culminating in a digital educational module framework tailored for HCPs focusing on SCD transition care. This framework aims to equip providers with the knowledge and resources needed to effectively support transitioning youth with SCD. Successful transition is vital for the health and wellbeing of youth with SCD, and addressing the identified barriers through comprehensive interventions is essential for optimizing transition experiences and outcomes.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,408 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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