Provider Knowledge and Confidence with Implementing Pediatric Adverse Childhood Experiences (ACEs) Screening Tool in an Alaskan Family Practice Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Adverse childhood experiences (ACEs) have been known to be associated with negative developmental and long-term health sequalae since Felitti and colleagues (1998) presented their groundbreaking research nearly a quarter of a century ago. Pediatric and primary care settings have been relatively slow to implement any type of ACEs screening at regular intervals such as at well-child exams (WCEs). A scholarly project implementation was used to present ACEs education and screening training to pediatric primary care providers in a small, private, rural family health care practice in Alaska. The goal of the project was to determine if providers felt more knowledgeable and confident with pediatric ACEs screening after an educational intervention and if screening would increase in clinical practice as a result. Three quantitative Likert-style surveys were administered to providers pre- and post-education as well as three months postimplementation (two qualitative questions were also asked on each survey). A total of 225 pediatric patients aged nine months to 18 years were screened at WCEs by six nurse practitioners over the three-month intervention timeframe. Providers demonstrated a statistically significant increase in ACEs knowledge, especially related to the Center for Youth and Wellness ACE Questionnaire (CYW ACE-Q; p < 0.001), and screening confidence (p = 0.005) from pre- to post ACEs education. Qualitative provider feedback postimplementation was generally positive and included statements like learned so much, enjoyed educating patients, great process, and highly valuable. Pediatric ACEs screening was found to be feasible in primary care with provider ACEs education and training, which improved provider knowledge and confidence with ACEs screenings at WCEs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».