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Enregistrement W2756984583 · doi:10.5750/ejpch.v5i3.1328

Rehabilitation, not injury or treatment details, dominate proximal humeral fracture patient concerns: a thematic analysis

2017· article· en· W2756984583 sur OpenAlexaff
Nathan N. O’Hara, Alisha Garibaldi, Sheila Sprague, Joshua J. Jackson, Alyson Kwok, Dorcas Beaton, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal for Person Centered Healthcare · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisRehabilitationMedicineHumeral fractureQualitative researchTheme (computing)Physical therapyNursingSurgeryHumerus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background, objectives, and aims: To provide treatment using a patient-centered care model, the provider must understand the needs and wants of the patient and ensure the patient has access to appropriate and necessary health information. The objective of this study was to determine what information is most desired by proximal humeral fracture patients following their injury.Methods: This qualitative study enrolled patients aged 60 years or older presenting with a proximal humeral fracture. Semi-structured interviews were conducted within one-month of injury and at 6-months post-injury. The interviews were transcribed, coded and analyzed using thematic analysis.Results: Four themes (biomedical information, recovery, engagement opportunities and support available) emerged from the coded data. Within one-month post-injury, the most commonly identified themes were rehabilitation and support available. Six-months after the injury, the most commonly identified theme remained rehabilitation, while the second most frequently identified theme shifted to engagement opportunities. The biomedical information theme emerged infrequently at both interviews. Conclusions: Patient-centered care models for proximal humeral fracture patients could be improved by adapting to dynamic information concerns. While the effect of the injury on the patient’s rehabilitation remained the leading concern for the duration of the study period, secondary concerns did change over time. Providing germane information to patients at timely intervals supports patient-centered care, patient engagement and ultimately may improve patient 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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