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Enregistrement W6922407244 · doi:10.13025/17425

Healthcare ‘Fit’ and autism: An examination of barriers to, and experiences of, physical healthcare for people on the autism spectrum

2021· other· en· W6922407244 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueARAN (University of Galway Research Repository) (Ollscoil na Gaillimhe – University of Galway) · 2021
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Robotics and Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careAutismPsychological interventionSystematic reviewQuarter (Canadian coin)Health professionalsMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autistic individuals experience substantial health inequities, reflected in poorer health outcomes and higher mortality rates. One suggested determinant of this health inequity is issues in access to healthcare. This thesis, therefore, aimed to examine the barriers to healthcare for autistic individuals and consider how access might be improved. Five empirical studies were completed. Study 1 comprised a systematic review of barriers to healthcare reported by autistic individuals, caregivers, and healthcare providers (HCPs). A taxonomy of barriers was developed comprising four themes: barriers associated with autism-related characteristics; other patient-related barriers; HCP-related barriers; and system-related barriers. Study 2 described the development and preliminary evaluation of a novel caregiver-report tool to assess barriers to care, which consisted of four factors: patient-related barriers, HCP-related barriers, system-related barriers, and barriers related to managing care. The most frequently occurring barriers included difficulties identifying or reporting pain/symptoms and a lack of HCP knowledge about autism. Study 3 described the development and preliminary evaluation of a physician-report tool to assess barriers to providing care to autistic individuals, which consists of three factors: patient-related barriers; HCP/family-related barriers, and system-related barriers. The most common barriers included insufficient patient supports, and communication difficulties. Study 4 describes the use of patient narratives to identify barriers occurring in challenging healthcare encounters for autistic individuals and assessed the impact these had on patients. Patient-related barriers occurred most often, followed by HCP-related barriers. More than a quarter of the described encounters were rated as high severity. Study 5 presents a systematic review of interventions aimed at improving access to, or experiences in, healthcare for autistic individuals. Interventions were mostly patient-focused with fewer studies targeting the HCP or the system. The data presented herein demonstrate that autistic individuals face substantial health inequities. Thus, models of healthcare must change to ensure optimal health for the entire autistic community.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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