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Enregistrement W4415297864 · doi:10.1136/bmjph-2024-001939

Exploring healthcare priorities, barriers, access and experiences of a family-centred approach among families seeking asylum in North London

2025· article· en· W4415297864 sur OpenAlexaff
Aileen Ni Chaoilte, Nuria Sánchez Clemente, Rebecca Lilygreen, Nicky Longley, Sarah Eisen

Notice bibliographique

RevueBMJ Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesUniversity College LondonLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésHealth careHealth servicesService providerHelp-seekingService (business)Qualitative researchRefugeeImmigration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Children and families seeking asylum have significant unmet health needs. The Respond service was established in response to high numbers of families seeking asylum arriving in Camden (London, UK) in August 2021 and delivers hospital and community-based holistic assessment and infectious disease screening for this population. Families are seen in a joint appointment by a multidisciplinary team of adult and paediatric health professionals. We explored the priorities, barriers and experiences around healthcare access among families using the service and the acceptability and perceived effectiveness of a family-centred approach from the perspective of service users, service providers and key stakeholders. Methods: We employed qualitative and quantitative approaches. Questionnaires and semistructured interviews were completed between July and September 2022. Questionnaires were built on Google Forms and Envoy Messenger (Healthcare Communications). Thematic analysis was performed and structured by key themes. Data were analysed with the assistance of NVivo. Results: Access to dental care, primary care and immunisations were identified as key priorities for families. Significant barriers of access to care included understanding (language), situation (temporary accommodation) and awareness (unfamiliarity with systems, digital poverty, signposting). The Respond family-centred model was positively received by service users, service providers and stakeholders. Benefits included the provision of holistic family-centred care and support, efficiency and value-for-money for the health service. Areas needing ongoing input were language barriers, educational support for staff and service users and continued collaboration and co-creation between service providers and service users. Conclusion: Recognising the priorities and barriers identified in this study is crucial for enhancing access to and utilisation of services within this underserved community. The Respond family-centred model was well received and perceived as effective by service users, providers and stakeholders. It serves as a foundational framework for developing tailored services for children and families seeking asylum across the UK and internationally.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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