Leveraging Artificial Intelligence to Inform Care Coordination by Identifying and Intervening in Patients' Unmet Social Needs: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We reviewed how artificial intelligence has been applied to inform care coordination by identifying and/or intervening in patients' unmet social needs. DESIGN: Scoping review. DATA SOURCES: PubMed, CINAHL, PsycInfo, and Scopus databases were searched for articles published by November 2023. METHODS: Articles were excluded if they were reviews or protocols, did not explicitly mention artificial intelligence, or did not primarily focus on using it to identify and/or address unmet needs to inform care coordination. RESULTS: Of 476 articles that underwent title and abstract screening, 102 were assessed for full-text eligibility, and eight were ultimately included. Five articles used both natural language processing and machine learning; two articles used natural language processing; and one article used machine learning. Half (n = 4) of the articles focused on using artificial intelligence to identify/predict social needs, and two each focused on artificial intelligence to examine social resource provision or to indirectly identify social needs or using artificial intelligence to facilitate addressing unmet needs through care coordination. CONCLUSIONS: This review can inform an understanding of facilitators and barriers to the implementation of artificial intelligence in practice, to potentially improve patient care, health outcomes, and population health equity. IMPLICATIONS FOR PATIENTS AND THE PROFESSION: Using artificial intelligence to promote care coordination can expand opportunities to identify and intervene on social needs across more patients, with implications for nurses and other health professionals. It can also potentially exacerbate inequities and harm patient trust. IMPACT: The findings suggest a gap between the practice of incorporating artificial intelligence into integrated care platforms and the available scientific literature. This review can provide healthcare providers and organisations with insights into integrating artificial intelligence into clinical workflows, which may inform decisions about whether or how to implement these technologies in clinical settings. REPORTING METHOD: We followed PRISMA-ScR guidelines. No Patient or Public Contribution.
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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 | 0,034 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».