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Enregistrement W2046336010 · doi:10.1371/journal.pone.0110940

The Orthopaedic Trauma Patient Experience: A Qualitative Case Study of Orthopaedic Trauma Patients in Uganda

2014· article· en· W2046336010 sur OpenAlexaff
Nathan N. O’Hara, Rodney Mugarura, Gerard P. Slobogean, Maryse Bouchard

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralThematic analysisSocioeconomic statusQualitative researchHealth careFamily medicineEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disability adjusted life years (DALYs) associated with injuries have increased by 34% from 1990 to 2010, making it the 10th leading cause of disability worldwide, with most of the burden affecting low-income countries. Although disability from injuries is often preventable, limited access to essential surgical services contributes to these increasing DALY rates. Similar to many other low- and middle-income countries (LMIC), Uganda is plagued by a growing volume of traumatic injuries. The aim of this study is to explore the orthopaedic trauma patient's experience in accessing medical care in Uganda and what affects the injury might have on the socioeconomic status for the patient and their dependents. We also evaluate the factors that impact an individual's ability to access an appropriate treatment facility for their traumatic injury. Semi-structured interviews were conducted with patients 18 year of age or older admitted with a fractured tibia or femur at Mulago National Referral Hospital in Kampala, Uganda. As limited literature exists on the socioeconomic impacts of disability from trauma, we designed a descriptive qualitative case study, using thematic analysis, to extract unique information for which little has been previously been documented. This methodology is subject to less bias than other qualitative methods as it imposes fewer preconceptions. Data analysis of the patient interviews (n = 35) produced over one hundred codes, nine sub-themes and three overarching themes. The three overarching categories revealed by the data were: 1) the importance of social supports; 2) the impact of and on economic resources; and 3) navigating the healthcare system. Limited resources to fund the treatment of orthopaedic trauma patients in Uganda leads to reliance of patients on their friends, family, and hospital connections, and a tremendous economic burden that falls on the patient and their dependents.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeQualitatif
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

Citations42
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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