Facilitators and Solutions for Practicing Optimal Guided Asthma Self‐Management: The Physician Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify key solutions that facilitate the prescription of long-term asthma controller and provision of written self-management plans by physicians. METHODS: One hour individualized semistructured interviews were conducted with physicians. Interviews were transcribed verbatim and analyzed independently by two trained qualitative researchers. A taxonomy of facilitators (contemplated solutions) and experienced solutions was achieved by consensus within the research team. RESULTS: Forty-two physicians (family physicians, pediatricians, emergency physicians, pulmonologists and allergists) were interviewed. The 867 facilitators and solutions, grouped in 10 categories, addressed three physician needs: support physicians in delivering optimal care (guideline dissemination, workplace culture, physician training and experience, physician attitudes toward optimal practice, tools and resources supporting physicians' decision making); assist patients with following recommendations (patient characteristics, experiences and attitudes; physician behaviour; and tools and resources supporting patient self-management); and offer efficient services (reorganization of care; interprofessional patient management). Suggestions pertaining to the latter two categories were most frequently cited to optimize asthma management and use of self-management plans (e.g., access to self-management plans; education by allied health care professionals). The most cited suggestions to support prescribing long-term controller pertained to physician behaviour (e.g., involvement in patient education, personalization of prescriptions, feedback to patients of the benefits of long-term controller). The distribution of facilitators and solutions varied across specialties. CONCLUSIONS: Physicians proposed multiple facilitators and solutions to support optimal practice, leading to the development of a novel taxonomy. Key suggestions varied across physician specialties and behaviours sought, emphasizing the need to carefully select the most promising knowledge translation interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».