Exploring the healthcare journey of patients with rheumatoid arthritis: A mapping project – implications for practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Consumers of healthcare can reveal important insights into the personal challenges they experience when negotiating their health needs. The National Rheumatoid Arthritis Society (NRAS) wanted to explore the experiences of those with rheumatoid arthritis (RA) in order to understand the impact on the individual and on healthcare resources and benchmark care against published standards and guidelines. METHODS: A project was designed to explore the experiences of individuals with sero-positive RA who had been diagnosed for three years or less. Qualitative semi-structured interviews were used and combined with process mapping to explore the experiences of a purposeful sample of individuals with RA. The information generated was mapped and variances explored. Ethical approval was not required as the data were collected outside the National Health Service. RESULTS: Twenty-two participants' stories were mapped. Fifty per cent of participants sought a medical opinion within three weeks of symptom onset and the majority received a disease-modifying anti-rheumatic drug within six months from first presenting symptoms. Work-related issues were highlighted by 13 participants, and seven of these experienced job losses directly attributed to their diagnosis. CONCLUSIONS: This unique mapping approach used qualitative research and process mapping to compare patient experiences against recognized standards and guidelines. These twenty-two stories reveal important insights into the challenges experienced in negotiating these healthcare journeys and the impact upon the individual as a result of variances in standards of care received. The participants in this study were chiefly self-motivated, informed and articulate, and did not reflect the broad ethnic, social or cultural diversity in the UK. Limitations must also be considered in relation to perceptions and recall of participants over a three-year period, as these may have altered over time and illness experience.
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 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 | 0,023 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».