Opportunities in stroke care at safety net hospitals: A socioecological perspective
Notice bibliographique
Résumé
Safety net hospitals (SNHs) provide care to patients regardless of their insurance status or ability to pay, serving populations at the highest risk for poor stroke outcomes. These include historically marginalized racial and ethnic groups, and individuals disproportionately affected by adverse social drivers of health, including lower socioeconomic status, housing instability, and limited access to preventive care. Improving stroke care at SNHs presents a critical opportunity to strengthen care delivery for individuals with the greatest need. However, such efforts require a clear understanding of the barriers across all levels of the healthcare system. In this Perspective, the authors adopt a socioecological framework to explore patient-, community-, institution-, and policy-level influences on stroke care in SNHs. Patient-level barriers include chronic disease burden, limited health literacy, and language barriers. Community-level challenges, such as neighborhood disadvantage, transportation challenges, and food insecurity, contribute to delays in care and recovery. At the institutional level SNHs often face inconsistent access to diagnostic imaging, limited specialty support, variation in stroke center certification, and staffing shortages. At the policy level, financing structures, documentation requirements, and performance metrics may unintentionally penalize under-resourced hospitals. Findings have been synthesized in this text across these domains and highlight opportunities for research, workforce development, and stroke care delivery improvement. A socioecological approach is essential to addressing disparities in stroke outcomes and guiding multilevel strategies that ensure consistent, high-quality care for underserved populations.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».