197 Linkage between national social care and health data for unaccompanied asylum-seeking children in England, 2005-2021
Notice bibliographique
Résumé
Abstract OP 31: Refugees and Asylum Seekers 6, B207 (FCSH), September 5, 2025, 09:00 - 10:00 Aims Unaccompanied Asylum-Seeking Children (UASCs) constitute one of the most vulnerable populations in the UK, often experiencing ongoing hardship and uncertainty regarding their legal status and housing situation. This study aimed to describe the UASCs population within social care and to describe the linkage between national social care and health data. Methods We used national, linked social care-hospital administrative data from the ECHILD database from 2005 to 2021. The UASC population was identified using the UASC flag which was already included in the social care dataset. We described the UASCs population and their linkage to health data, by gender, age group, ethnicity of placement type. Results The social care dataset included 38,8820 UASCs in the study period. The majority were male (86%, 33730/38820), aged 16 and over at placement (66%, 25530/38820). Only 1/10 were from a White ethnic background (10%, 3870/38820). Two in five UASCs were placed in foster care (care of strangers, 41%, 16000/38820), and half in unregulated and independent accommodations (50%, 10280/38820). Less than 22% of UASCs (8600/38820) in the social care dataset were linkable to hospital admission data. Linkage rates were lower for UASCs who were aged 16 and over (6%, 1480/25340), Black (17%, 1890/10910), or placed in unregulated and independent accommodations (11%, 1370/19270). Discussion This paper is the first to evaluate linkage between national social care and health data for UASCs in England. Less than a quarter of UASCs could be linked to health data. This reduces our capacity measure contact with health services for this vulnerable population of children.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».