Exploring the Relationship Between the Social Determinants of Health and Health Inequities in Pediatric Ophthalmology
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is limited evidence on the impact of social determinants of health (SDH) on pediatric ophthalmology outcomes, specifically Rare Pediatric Eye Cancers (R-PECs) in Canada. Objective: To characterize the availability of SDH data in the electronic health record (EHR) of pediatric ophthalmology patients and to examine the association of SDH with attendance at medical visits. We also examined the association of R-PEC patient SDH with (i) medical visit attendance, (ii) emergency visits, (iii) care plan delay, (iv) age and stage at diagnosis, and (v) clinical outcomes. Methods: This retrospective cohort study between 1-June-2018 and 6-October-2023 included pediatric ophthalmology patients managed at The Hospital for Sick Children. Pearson Chi-squared analysis and multivariable and binomial regression with adjusted odds ratios (aOR) and 95% confidence intervals (CI) were performed (significance was set at p<0.05). Results: Coverage of SDH within EHRs was highly variable and there was a significant quantity of missing data. Our findings suggest that SDH can influence medical visit attendance, disease classification, and clinical outcomes. Conclusion: Addressing unfavorable SDH could serve to improve medical visit attendance, age and stage at diagnosis, final visual outcome and reduce, emergency room visits and delay of care among pediatric ophthalmology patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».