Everyday ethics and help-seeking in early rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sociological understandings of chronic illness have revealed tensions and complexities around help-seeking. Although ethics underpins healthcare, its application in the area of chronic illness is limited. Here we apply an ethical framework to interview accounts and identify ethical challenges in the early rheumatoid arthritis (RA) experience. METHODS: In-depth interviews were conducted with eight participants who had been diagnosed with RA in the 12 months prior to recruitment. Applying the concepts of autonomous decision-making and procedural justice highlighted ethical concerns which arose throughout the help-seeking process. Analysis was based on the constant-comparison approach. RESULTS: Individuals described decision-making, illness actions and the medical encounter. The process was complicated by inadequate knowledge about symptoms, common-sense understandings about the GP appointment, difficulties concerning access to specialists, and patient-practitioner interactions. Autonomous decision-making and procedural justice were compromised. The accounts revealed contradictions between the policy ideals of active self-management, patient-centred care and shared decision-making, and the everyday experiences of individuals. CONCLUSIONS: For ethical healthcare there is a need for: public knowledge about early RA symptoms; more effective patient-practitioner communication; and increased support during the wait between primary and secondary care. Healthcare facilities and the government may consider different models to deliver services to people requiring rheumatology consults.
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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 | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,031 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».