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Enregistrement W2727881307 · doi:10.5334/ijic.2483

Are Patient and Carer Experiences Mirrored in the Practice Reviews of Self-management Support (Prisms) Provider Taxonomy?

2017· article· en· W2727881307 sur OpenAlexaff
Nicolette Sheridan, Timothy Kenealy, Kerry Kuluski, Ann McKillop, John Parsons, Cecilia Wong-Cornall

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaxonomy (biology)NursingMedicineSelf-managementMedical educationPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Patient self-management support is central to care for long term conditions and for integrated care. Patients and their carers are the final arbiter of whether support for self-management has been effective. A new taxonomy lists 14 categories of provider activities that support patient self-management (Practical Reviews in Self-Management Support, PRISMS). We asked whether we could recognise these provider activities in narratives from patients and carers. We sought to extend the theoretical framework of the taxonomy to include the view from patient and carers. METHODS: We interviewed 28 patients and family carers in a case study of primary health care in New Zealand in 2015 to determine which components of the taxonomy were visible. We drew on interviews with clinicians and organisation persons to explain case study context. RESULTS: We found, within patient and carer data, evidence of all 14 components of provider self-management support. The overarching dimensions of the taxonomy helped reveal an intensity and consistency of provider behaviour that was not apparent considering the individual components. CONCLUSIONS: Patient and carer data mapped to provider activities. The taxonomy was not explicit on provider relationships and engagement with, or separate support needs of, patients and carers.

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 enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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