Patients’ Experiences of Nurse Case-Managed Osteoporosis Care: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoporosis is a chronic condition that is often left untreated. Nurse case-managers can double rates of appropriate treatment in those with new fractures. However, little is known about patients' experiences of a nurse case-managed approach to osteoporosis care. OBJECTIVE: Our aim was to describe patients' experiences of nurse case-managed osteoporosis care. METHODS: A qualitative, descriptive design was used. We recruited patients enrolled in a randomized controlled trial of a nurse case-management approach. Individual semi-structured interviews were conducted which were transcribed and analyzed using content analysis. Data were managed with ATLAS.ti version 7. RESULTS: We interviewed 15 female case-managed patients. Most (60%) were 60-years or older, 27% had previous fracture, 80% had low bone mineral density tests, and 87% had good osteoporosis knowledge. Three major themes emerged from our analysis: acceptable information to inform decision-making; reasonable and accessible care provided; and appropriate information to meet patient needs. CONCLUSIONS: This study provides important insights about older female patients' experiences with nurse case-managed care for osteoporosis. Our findings suggest that this model to osteoporosis clinical care should be sustained and expanded in this setting, if proven effective. In addition, our findings point to the importance of applying patient-centered care across all dimensions of quality to better enhance the patients' experience of their health care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».