Illinois community health needs assessments: Disparities in prioritizing firearm violence prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Violent injuries contribute to significant death and disability in the United States every year. The number of hospitals who identify violence prevention as a priority is unknown. We sought to determine if hospitals in counties with high rates of firearm-related mortality identified violence prevention as a priority in their Community Health Needs Assessments (CHNAs) and if trauma center designation influenced this prioritization. METHODS: This was a cross-sectional review of all publicly available CHNAs for hospitals within 27 Illinois counties from 2021 to 2023. Firearm to all-mechanism mortality ratios from 2017 to 2021 were identified using age-adjusted 5-year mortality rates obtained from the CDC's WISQARS' Health Equity Data for Illinois and stratified into quartiles. Descriptive statistics were used to compare the prioritization of violence prevention by firearm to all-mechanism mortality ratios (highest vs. lowest quartile) and trauma designation. RESULTS: Of 93 hospitals in 27 counties, 52 (55.9%) identified violence as a community issue. Hospitals in counties with the highest firearm to all-mechanism mortality ratios were more likely to identify violence as a priority than the lowest quartile counties (62.7% vs. 38.5%, p = 0.03). Trauma centers were not more likely than nontrauma centers to prioritize violence in both high ( p = 0.29) and low ( p = 0.77) firearm mortality counties. Among hospitals identifying violence as a community health issue in their CHNA, only 25 (48.1%) outlined a plan to address it. CONCLUSION: While hospitals within counties in the highest quartile of firearm mortality were more likely to identify violence as a community issue, few outlined a plan to address it. In addition, trauma centers were not more likely to identify violence as a community issue. Enhanced support for evidence-based programs, such as hospital-based violence intervention programs, may help bridge the gap between identification and intervention. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic and Epidemiologic; Level IV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».