Qualitative study to elicit patients’ and primary care physicians’ perspectives on the use of a self-management mobile health application for knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To elicit perspectives of family physicians and patients with knee osteoarthritis (KOA) on KOA, its treatment/management and the use of a mobile health application (app) to help patients self-manage their KOA. DESIGN: A qualitative study using Cognitive Task Analysis for physician interviews and peer-to-peer semistructured interviews for patients according to the Patient and Community Engagement Research (PaCER) method. SETTING: Primary care practices and patient researchers at an academic centre in Southern Alberta. PARTICIPANTS: Intentional sampling of family physicians (n=4; 75% women) and patients with KOA who had taken part in previous PaCER studies and had experienced knee pain on most days of the month at any time in the past (n=5; 60% women). RESULTS: Physician and patient views about KOA were starkly contrasting. Patient participants expressed that KOA seriously impacted their lives and lifestyles, and they wanted their knee pain to be considered as important as other health problems. In contrast, physicians uniformly conceptualised KOA as a relatively minor health problem, although they still recognised it as a painful condition that often limits patients' activities. Consequently, physicians did not regard KOA as a condition to be proactively and aggressively managed. The gap between physicians' and patients' conceptualisation of KOA and its treatment extended to the use of an app for self-management. While patients were supportive of the app, physicians were sceptical of its use and focused more on accountability and patient resources. CONCLUSIONS: The clear discord between physicians' mental models and patients' lived experience and perceived needs around KOA emphasised a gap in understanding and communication about treatment and management of KOA. As such, this preliminary and formative research will inform a codesign approach to develop an app that will act as a communications tool between patients and physicians, enabling patient-physician discussions regarding modifiable self-management options based on a patient's perspectives and needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».