Primary care-based interventions to address patients' unmet economic needs
Notice bibliographique
Résumé
Poverty is acknowledged as the largest single social determinant of health in many high-income countries. Research into income interventions in primary care settings to address the health impact of poverty is a nascent and evolving field, with many gaps in knowledge. This thesis sets out to fill three related knowledge gaps in three separate papers. The first is a scoping review of the literature, which examines existing interventions currently in use in high-income countries. This review provides a unique overview of income interventions across different primary care settings, gleaned from over 200 papers, focusing on interventions targeting economic needs, and investigating interventions in the primary care setting across the whole spectrum, from screening patients, and collecting and managing the data generated in the process, to referring patients to external services, and directly intervening to address patients’ needs. The second is a case study of an income security health promotion service in a family practice in Toronto, Ontario, Canada. The study is the first to gather perspectives of key informants involved in this service, and to understand its origins, context and functioning. The study explores the external forces and contextual factors that have shaped the origin and development of the service, and offers important insights into how to create and sustain such a programme in other primary care settings. The third paper looks at an environment with extremely high rates of poverty–Hong Kong–where there are no such interventions in place. Through interviews with family physicians, the study explores the multiple barriers to primary care responsiveness to poverty, as well as potential facilitators and avenues for change. In doing so, the paper offers pointers for the introduction of such interventions not only in Hong Kong, but also in other high-income settings with high levels of inequality.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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 ».