Validation of a standardised approach to collect sociodemographic and social needs data in Canadian primary care: cross-sectional study of the SPARK tool
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study validates the previously tested Screening for Poverty And Related social determinants to improve Knowledge of and access to resources ('SPARK Tool') against comparison questions from well-established national surveys (Post Survey Questionnaire (PSQ)) to inform the development of a standardised tool to collect patients' demographic and social needs data in healthcare. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Pan-Canadian study of participants from four Canadian provinces (SK, MB, ON and NL). PARTICIPANTS: 192 participants were interviewed concurrently, completing both the SPARK tool and PSQ survey. MAIN OUTCOMES: Survey topics included demographics: language, immigration, race, disability, sex, gender identity, sexual orientation; and social needs: education, income, medication access, transportation, housing, social support and employment status. Concurrent validity was performed to assess agreement and correlation between SPARK and comparison questions at an individual level as well as within domain clusters. We report on Cohen's kappa measure of inter-rater reliability, Pearson correlation coefficient and Cramer's V to assess overall capture of needs in the SPARK and PSQ as well as within each domain. Agreement between the surveys was described using correct (true positive and true negative) and incorrect (false positive and false negative) classification. RESULTS: There was a moderate correlation between SPARK and PSQ (0.44, p<0.0001). SPARK correctly classified 71.4% of participants with or without a social need. There was strong agreement with most demographic questions. SPARK correctly classified 74.3% of participants as having financial insecurity. Clustering financial security questions had fewer false negatives (6.4%, n=11/171 vs 9.9%, n=17/171) and more false positives (19.3%, n=33/171 vs 11.1%, n=19/171) when compared with the question 'difficulty making ends meet'. When looking specifically at participants with high UCLA loneliness scores (>60), SPARK correctly classified 90.5% (n=176/191). CONCLUSIONS: SPARK provides a brief 15 min screening tool for primary care clinics to capture social and access needs. SPARK was able to correctly classify most participants within each domain. Related ongoing research is needed to further validate SPARK in a large representative sample and explore primary care implementation strategies to support integration.
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 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 | 0,073 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».