Enhancing prevention in primary care: are interventions targeted towards consumers’ and providers’ perceived needs?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore perceived barriers to the implementation of prevention guidelines, with a particular interest to perceived information needs from the point of view of health professionals and consumers. STUDY DESIGN: Focus group. SETTING AND PARTICIPANTS: Eight focus groups were held in three Canadian cities: three with consumer, three with family physician, and two with primary care nurses. ANALYSIS: Inductive analysis based on transcribed interviews. The material was analysed by two of the investigators. Agreement on interpretation was checked independently by three other researchers on 10% of the material. RESULTS: Lack of motivation, discontinuity of care and lack of adequate remuneration were perceived as the strongest barriers to prevention implementation. Computerized information management systems were not perceived by physicians and nurses as strong facilitating factors. Consumers expressed strongly a need for information on non-traditional preventive interventions. Physicians and nurses expressed a need for patient education material more than for practice guidelines. Research evidence was not considered as the first criteria to judge the value of preventive information. CONCLUSIONS: Evidence-based medicine has triggered a massive effort to develop technologies to support the dissemination of evidence-based information on the assumption that poor access to such information is an important barrier to implementation of effective practices. Our results suggest that such an assumption may not be correct. Providing only evidence-based information from the realm of traditional medicine will appear restrictive to most users, particularly to consumers, and may not be as valued as anticipated considering the expressed scepticism toward research evidence.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».