Referral patterns for post-acute inpatient brain injury rehabilitation in England: Who are the minorities?
Notice bibliographique
Résumé
Belonging to a minority ethnic background affects access to health and social care services. The sparse research available has been one of the factors limiting our understanding of this problem. Within the UK, there appear to be no published data around referral patterns of ethnic minority groups for inpatient neurorehabilitation following a brain injury. This study used Freedom of Information (FOI) requests to obtain data around rehabilitation referral patterns across England. Of the 42 Integrated Care Boards (ICB) approached, 35 responded. Data on ethnicity of the population served was provided in 30 (71%) cases. Information on referrals to inpatient neurorehabilitation was provided by 23 (66%) of the respondents, but a breakdown of the ethnicity of the referrals was only available for seven ICB's (30%), and the largest category of ethnicity on record was "unknown", or "undeclared." There are barriers to the capture and reporting of ethnic information, particularly for minority groups, but uncertainty as to whether this stems from patients' choice or reluctance in disclosing this, or from the minimum data capture requirements within services, or both. The absence of these data prevents the development of improvement strategies to audit and mitigate drivers of inequality.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».