MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6925118914 · doi:10.17605/osf.io/x6dy4

Emergency care for all? Revealing the barriers and influences felt by homeless people seeking emergency department care and admission: a scoping review

2024· other· en· W6925118914 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2024
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDevelopmental and Educational Neuropsychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentHealth carePopulationPerceptionHealth professionalsPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The health of Individuals Experiencing Homelessness (IEH) is substantially poorer than the general population (Canadian Observatory on Homeless [COH], 2021; Fazel et al., 2014; Magwood et al., 2019.). Homelessness increases the likelihood of multimorbidity and of developing severe illness requiring hospital-based care. Despite this, IEH can be reluctant to access hospital-based services (Magwood et al., 2019) due to systemic barriers and a perception that healthcare services are not designed for them (Perkin et al., 2023). For IEH with healthcare needs exceeding the capabilities of primary care, the barriers and facilitators to accessing emergency hospital-based care must be identified. IEH have the right to dignified healthcare in the setting that will appropriately address their health needs. Using the methodological framework of Arksey and O’Malley (Arksey and O’Malley , 2002), this scoping review aims to identify existing literature, and literature gaps, regarding the factors that influence individuals experiencing homelessness (IEH) to seek emergency department care and inpatient hospital-based care. Additionally, it will explore factors that lead IEH to leave hospital-based care against medical advice (AMA).

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0180,017
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,391 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Science FrameworkMême sujetDevelopmental and Educational NeuropsychologyTravaux en français237 207