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Enregistrement W4411867867 · doi:10.1186/s12889-025-23442-4

Use of Z-codes related to social determinants of health among adult inpatients in France: a nationwide study from 2014 to 2022

2025· article· en· W4411867867 sur OpenAlexaff
Sara Fernandes, Vanessa Pauly, Veronica Orléans, Yann Brousse, Bach Tran, Masoud Rahmati, Dong Keon Yon, Lee Smith, Guillaume Fond, Coralie Lemoine, François Antonini, Bastien Boussat, Geoffray Agard, Laurent Boyer

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiostatisticsMedicinePublic healthEpidemiologyEnvironmental healthHealth services researchGerontologyDemographyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health is shaped by a complex network of socio-economic, environmental and behavioral factors, known as social determinants of health (SDOH). SDOH can be optionally documented using Z codes from the International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) in the French national hospital database. This study aimed to (a) describe the use of SDOH codes among adult inpatients in France in 2022, and temporal trends from 2014 to 2022; and (b) identify the characteristics of hospital stays associated with the presence of SDOH codes. METHODS: We conducted a nationwide retrospective, cross-sectional, observational study using the French national hospital database. All stays for patients aged 18 years or older in acute care hospitals between 2014 and 2022 were included. The outcome was the presence of at least one SDOH code (Z55-Z75). Temporal trends in the use of SDOH codes from 2014 to 2022 were analyzed using univariable linear regression. Univariable and multivariable mixed-effects models were used to identify characteristics of hospital stays associated with SDOH codes for the year 2022. RESULTS: From 2014 to 2022, 83,741,127 stays were identified, of which 6,321,390 (7.6%) had at least one SDOH code. Among 8.6 million hospital stays in 2022, 9.4% included an SDOH code, primarily documenting social conditions (6.5%), environmental (2.5%), and economic housing (1.2%) domains. There was an increase in the reporting SDOH codes from 2014 (5.0%) to 2022 (9.4%). In the multivariable analysis, the presence of at least one SDOH code was associated with female sex (adjusted odds ratio (aOR = 1.34, 95%CI [1.33;1.34]), being aged 65-74 years (aOR = 1.26 [1.25;1.28]) or older (aOR = 2.25 [2.40;2.45]) compared with the 18-34 age group, receiving social assistance, particularly state medical assistance (aOR = 4. 02 [3.93;4.11]), having comorbidities (1-2: aOR = 1.44 [1.43;1.45]; ≥3: aOR = 1.70 [1.69;1.71]), mental disorders (aOR = 3.44 [3.40;3.49]), and hospitalization in public hospitals, especially non-academic public hospitals (aOR = 7.19 [7.01;7.38]). CONCLUSION: Despite the observed increase in SDOH coding between 2014 and 2022, our study suggests that their use remains limited in France. These findings highlight the need for a national strategy to promote systematic SDOH documentation and their integration into care, supported by adequate funding, ultimately fostering more equitable healthcare delivery that integrates medical and social needs into clinical practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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