Exploring the impact of financial barriers on secondary prevention of heart disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with coronary artery disease experience various barriers which impact their ability to optimally manage their condition. Financial barriers may result in cost related non-adherence to medical therapies and recommendations, impacting patient health outcomes. Patient experiences regarding financial barriers remain poorly understood. Therefore, we used qualitative methods to explore the experience of financial barriers to care among patients with heart disease. METHODS: We conducted a qualitative descriptive study of participants in Alberta, Canada with heart disease (n = 13) who perceived financial barriers to care. We collected data using semi-structured face-to-face or telephone interviews inquiring about patients experience of financial barriers and the strategies used to cope with such barriers. Multiple analysts performed inductive thematic analysis and findings were bolstered by member checking. RESULTS: The aspects of care to which participants perceived financial barriers included access to: medications, cardiac rehabilitation and exercise, psychological support, transportation and parking. Some participants demonstrated the ability to successfully self-advocate in order to effectively navigate within the healthcare and social service systems. CONCLUSION: Financial barriers impacted patients' ability to self-manage their cardiovascular disease. Financial barriers contributed to non-adherence to essential medical therapies and health recommendations, which may lead to adverse patient outcomes. Given that it is such a key skill, enhancing patients' self-advocacy and navigation skills may assist in improving patient health outcomes.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».