Improving Primary Health Care in Chronic Musculoskeletal Conditions through Digital Media: The PEOPLE Meeting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal (MSK) conditions are the most common cause of severe chronic pain and disability worldwide. Despite the impact of these conditions, disparity exists in accessing high quality basic care. As a result, effective treatments do not always reach people who need services. The situation is further hampered by the current models of care that target resources to a limited area of health services (eg, joint replacement surgery), rather than the entire continuum of MSK health, which includes services provided by primary care physicians and health professionals. The use of digital media offers promising solutions to improve access to services. However, our knowledge in this field is limited. To advance the use of digital media in improving MSK care, we held a research planning meeting entitled "PEOPLE: Partnership to Enable Optimal Primary Health Care by Leveraging Digital Media in Musculoskeletal Health". This paper reports the discussion during the meeting. OBJECTIVE: The objective of this study was to: (1) identify research priorities relevant to using digital media in primary health care for enhancing MSK health, and (2) develop research collaboration among researchers, clinicians, and patient/consumer communities. METHODS: The PEOPLE meeting included 26 participants from health research, computer science/digital media, clinical communities, and patient/consumer groups. Based on consultations with each participant prior to the meeting, we chose to focus on 3 topics: (1) gaps and issues in primary health care for MSK health, (2) current application of digital media in health care, and (3) challenges to using digital media to improve MSK health in underserviced populations. RESULTS: The 2-day discussion led to emergence of 1 overarching question and 4 research priorities. A main research priority was to understand the characteristics of those who are not able to access preventive measures and treatment for early MSK diseases. Participants indicated that this information is necessary for tailoring digital media interventions. Other priorities included: (1) studying barriers and ethical issues associated with the use of digital media to optimize MSK health and self-management, (2) improving the design of digital media tools for providing "just-in-time" health information to patients and health professionals, and (3) advancing knowledge on the effectiveness of new and existing digital media interventions. CONCLUSIONS: We anticipate that the results of this meeting will be a catalyst for future research projects and new cross-sector research partnerships. Our next step will be to seek feedback on the research priorities from our collaborators and other potential partners in primary health care.
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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 | 0,024 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».