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Enregistrement W2735041370 · doi:10.12968/jowc.2017.26.sup7.s4

Patients' and clinicians' experiences of wound care in Canada: a descriptive qualitative study

2017· article· en· W2735041370 sur OpenAlexaffabout
Woo K.Y., Josephine Wong, Kathleen Rice, Sara Coelho, E. Haratsidis, L. Teague, Valeria E. Rac, Murray Krahn

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensWomen's College HospitalToronto Public HealthHome and Community Care Support ServicesQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWound carePsychosocialConcordanceNursingQualitative researchMultidisciplinary approachHealth careNonprobability samplingContent analysisAffect (linguistics)Family medicinePsychologyPsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study sought to explore patients' and clinicians' perceptions and experiences with the provision of standard care by a home care nurse alone or by a multidisciplinary wound care team. METHOD: The interviews were conducted using an in-depth semi structured format; following a funnel idea of starting out broad and narrowing down, ensuring that all the necessary topics were covered by the end of the interview. RESULTS: A purposive sample of 16 patients with different wound types were interviewed to ensure that the data would reflect the range and diversity of treatment and care experience. To reflect the diversity of experiences 12 clinicians from various clinical backgrounds were interviewed. Based on the analysis of the interviews, there are four overarching themes: wound care expertise is required across health-care sectors, psychosocial needs of patients with chronic wounds are key barriers to treatment concordance, structured training, and a well-coordinated multidisciplinary team approach. CONCLUSION: Results of this qualitative study identified different barriers and facilitators that affect the experiences of community-based wound care.

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)0,000
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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