MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W971608215 · doi:10.1093/pch/19.4.195

From office tools to community supports: The need for infrastructure to address the social determinants of health in paediatric practice

2014· review· en· W971608215 sur OpenAlexaff
Fatima Fazalullasha, Jillian Taras, Julia Morinis, Leo Levin, Karima Karmali, Barbara Neilson, Barbara Muskat, Gary Bloch, Kevin Chan, Maureen McDonald, Sue Makin, Elizabeth Ford-Jones

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensToronto Public HealthChildren's Aid SocietyCentre for Global Health ResearchSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralPsychological interventionMedicineCommunity healthNursingPublic healthSocial determinants of healthHealth carePublic relationsFamily medicineMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has highlighted the importance of addressing the social determinants of health to improve child health outcomes. However, significant barriers exist that limit the paediatrician's ability to properly address these issues. Barriers include a lack of clinical time, resources, training and education with regard to the social determinants of health; awareness of community resources; and case-management capacity. General practice recommendations to help the health care provider link patients to the community are insufficient. The objective of the current article was to present options for improving the link between the office and the community, using screening questions incorporating physician-based tools that link community resources. Simple interventions, such as routine referral to early-year centres and selected referral to public health home-visiting programs, may help to address populations with the greatest needs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0080,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child HealthMême sujetFood Security and Health in Diverse PopulationsTravaux en français237 207