MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1701318927 · doi:10.1186/1471-2458-14-1302

A focus group study of enteric disease case investigation: successful techniques utilized and barriers experienced from the perspective of expert disease investigators

2014· article· en· W1701318927 sur OpenAlexaffabout
Stanley Ing, Christina Lee, Dean Middleton, Rachel Savage, Stephen Moore, Doug Sider

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensMcMaster UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFocus groupInterviewPublic healthMisinformationQualitative researchDiseaseMedical educationFamily medicineNursingPathologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Ontario, Canada, enteric case investigators perform a number of functions when conducting telephone interviews including providing health education, collecting data for regulatory purposes ultimately to prevent further illness, enforcement, illness source attribution and outbreak detection. Information collected must be of high quality as it may be used to inform decisions about public health actions that could have significant consequences such as excluding a person from work, recalling a food item that is deemed to be a health hazard, and/or litigations. The purpose of this study was to describe, from the perspectives of expert investigators, barriers experienced and the techniques used to overcome these barriers during investigation of enteric disease cases. METHODS: Twenty eight expert enteric investigators participated in one of four focus groups via teleconference. Expert investigators were identified based on their ability to 1) consistently obtain high quality data from cases 2) achieve a high rate of completion of case investigation questionnaires, 3) identify the most likely source of the disease-causing agent, and 4) identify any possible links between cases. Qualitative data analysis was used to identify themes pertaining to successful techniques used and barriers experienced in interviewing enteric cases. RESULTS: Numerous barriers and strategies were identified under the following categories: case investigation preparation and case communication, establishing rapport, source identification, education to prevent disease transmission, exclusion, and linking cases. Unique challenges experienced by interviewers were how to collect accurate exposure data and educate cases in the face of misconceptions about enteric illness, as well as how to address tensions created by their enforcement role. Various strategies were used by interviewers to build rapport and to enhance the quality of data collected. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first study to examine the perspectives of expert enteric disease case investigators on successful interview techniques and barriers experienced during enteric case investigation. A number of recommendations could improve the process of enteric case investigation in the Ontario context which include formal training and development of resource materials pertaining to interviewing, standardized interviewing tools, strategies to address cultural and language barriers, and the implementation of the single interviewer approach.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public HealthMême sujetData-Driven Disease SurveillanceTravaux en français237 207