Patient perspectives on improving osteoarthritis management in urban and rural communities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although there is no cure for osteoarthritis (OA), there are lifestyle modifications that can mitigate symptoms such as pain, and improve management of the disease. This information is not always translated to community-dwelling seniors. Individuals in rural areas often face additional challenges due to geographic isolation and decreased access to community services. METHODS: We used qualitative research methodology (hermeneutic phenomenology) to better understand the lived experiences of urban and rural community-dwelling seniors diagnosed with OA. We explored their sources of information about OA, how they manage their OA pain, and how OA management could be improved in the community. Purposeful sampling was used to recruit 20 information-rich participants (11 urban, 9 rural) in Ontario, Canada. All participants were aged >65 and diagnosed with OA. Semi-structured interviews were conducted, audio recorded, and transcribed verbatim. NVivo 11 Pro qualitative software was used to code transcripts. RESULTS: Thematic analysis revealed 9 key themes where 8 were common to urban and rural participants, and 1 was unique to rural participants. Most significant among the common themes was the description of the social network as a source of OA information, the trial-and-error approach used for OA management, and the individual contextualization of OA management. Our results suggest that there are several common experiences among urban- and rural-dwelling seniors living with OA, including the desire for support over time, but also a unique experience to rural-dwelling seniors, namely lack of access to local care. CONCLUSION: These findings can be used to improve translation of OA information in both urban and rural communities in Canada, highlighting that common strategies may be effective in different contexts for this disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».