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Enregistrement W2912398478 · doi:10.1136/bmjopen-2018-024869

Phenomenological approach to childhood cataract treatment in New Zealand using semi-structured interviews: how might we improve provision of care

2019· article· en· W2912398478 sur OpenAlexaff
Lisa M. Hamm, Karla Boluk, Joanna Black, Shuan Dai, Benjamin Thompson

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEducation New Zealand
Mots-clésMedicineCataractsDistressFamily medicineNursingClinical psychologyOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To understand how we might improve the provision of medical care for children with cataracts. DESIGN: A phenomenological design was employed. Semi-structured interviews were conducted to capture rich descriptions of the phenomena. Our goal in the interview and the analysis was to understand the sources of distress associated with treatment for cataract and deprivation amblyopia which (1) could be addressed by the medical community and (2) related to treatment adherence. SETTING: Interviews were conducted by a non-clinician researcher in New Zealand (NZ) in a location chosen by informants. In NZ, the red reflex screening test is performed shortly after birth, and surgery to remove paediatric cataracts is publicly funded. PARTICIPANTS: Families of children who had a history of cataract in Auckland, NZ were posted an invitation to participate. Twenty families were interviewed. RESULTS: Our analysis illustrated that informants described a wide range of experiences, from declined cataract surgery to full adherence to medical advice including years of patching for more than 4 hours a day. Across these experiences, we identified three relevant themes; timing of diagnosis, communication between the parent and clinician, and parental social support networks. CONCLUSION: The medical community may be better placed to support families dealing with childhood cataract by improving detection of childhood cataract, building appropriate communication pathways and promoting social support, with an emphasis on empathetic, individualised 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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,013
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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