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Enregistrement W2896853792 · doi:10.1186/s12913-018-3587-7

Engaging patients and primary care providers in the design of novel opinion leader based interventions for acute asthma in the emergency department: a mixed methods study

2018· article· en· W2896853792 sur OpenAlexafffund
Cristina Villa‐Roel, Maria B. Ospina, Sumit R. Majumdar, S. Couperthwaite, Erin Rawe, Taylor Nikel, Brian H. Rowe

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésMedicineEmergency departmentPsychological interventionFocus groupGuidelineHealth informaticsAsthmaFamily medicineHealth administrationNursingPublic healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multifaceted interventions driven by the needs of patients and providers can help move evidence into practice more rapidly. This study engaged both patients and primary care providers (PCPs) to help design novel opinion leader (OL)-based interventions for patients with acute asthma seen in emergency departments (EDs). METHODS: A mixed methods design was employed. In phase I, we invited convenience samples of patients with asthma presenting to the ED and PCPs to participate in a survey. Perceptions with respect to: a) an ideal OL-profile for asthma guidance; and b) content, style and delivery methods of OL-based interventions in acute asthma directed from the ED were collected. In phase II, we conducted focus groups to further explore preferences and expectations for such interventions with attention to barriers and facilitators for implementation. RESULTS: Overall, 54 patients completed the survey; 39% preferred receiving guidance from a respirologist, 44% during their ED visit and 56% through individual discussions. In addition, 55% expressed interest in having PCP follow-up within a week of ED discharge. A respirologist was identified as the ideal OL-profile by 59% of the 39 responding PCPs. All expressed interest in receiving notification of their patients' ED presentation, most within a week and including diagnosis and ED/post ED-treatment. Personalized, guideline-based, recommendations were considered to be the ideal content by the majority; 39% requested this guidance through a pamphlet faxed to their offices. In the focus groups, patients and PCPs recognized the importance of health professional liaisons in transitions in care; patient anxiety and PCP time constraints were identified as potential barriers for ED-educational information uptake and proper post-ED follow-up, respectively. CONCLUSIONS: Engaging patients and PCPs yielded actionable information to tailor OL-based multifaceted interventions for acute asthma in the ED. We identified potential facilitators for the implementation of such interventions (e.g., patient interaction with alternative health care professionals who could facilitate transitions in asthma care between the ED and the primary care setting), and for the provision of post discharge self-management education (e.g., consideration of the first week of ED discharge as a practical time frame for this intervention). Prioritization of identified barriers (e.g., lack of PCP involvement) could be addressed by the identification of potential early adopters in practice environments (e.g., clinicians with special interest in asthma).

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,491
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,117 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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