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Enregistrement W2950438269 · doi:10.1136/bmjopen-2018-026257

Perceptions of older adults in Ontario, Canada on the implementation and impact of a primary care programme, Health Teams Advancing Patient Experience: Strengthening Quality (Health TAPESTRY): a descriptive qualitative study

2019· article· en· W2950438269 sur OpenAlexafffundabout
Jenny Ploeg, Ruta Valaitis, Laura Cleghorn, Marie‐Lee Yous, Jessica Gaber, Gina Agarwal, Monika Kastner, Dee Mangin, Doug Oliver, Fiona Parascandalo, Cathy Risdon, Lisa Dolovich

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensNorth York General HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesHealth CanadaOntario Ministry of Health and Long-Term CareMcMaster University
Mots-clésMedicineQualitative researchNursingHealth careFamily medicinePerceptionGerontologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of the study was to explore the perceptions of older adults on the implementation and impact of Health Teams Advancing Patient Experience: Strengthening Quality (Health TAPESTRY), a multicomponent primary care programme that seeks to improve care coordination for individuals through health-related goal-setting supported by trained lay volunteers who are an extension of an interprofessional team, and the use of technology to support communication among the team. DESIGN: This study used a qualitative descriptive design. SETTING: The setting for this study was two primary care practice sites located in a large urban area in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: The sample consisted of community-dwelling older adults aged 70 years and older. Participants were recruited from a convenience sample obtained from 360 clients who participated in the 12-month Health TAPESTRY randomised controlled trial. METHODS: Semistructured interviews were conducted with 32 older adults either face-to-face or by telephone. Interviews were transcribed verbatim. Data were analysed using a constant comparative approach to develop themes. RESULTS: Older adults' perceptions about the Health TAPESTRY programme included (1) the lack of a clear purpose and understanding of how information was shared among providers, (2) mixed positive and negative perceptions of goal-setting and provider follow-up after inhome visits by volunteers, (3) positive impacts such as satisfaction with the primary care team, and (4) the potential for the programme to become a regular programme and applied to other communities and groups. CONCLUSIONS: Older adults living in the community may benefit from greater primary care support provided through enhanced team-based approaches. Programmes such as Health TAPESTRY facilitate opportunities for older adults to work with primary care providers to meet their self-identified needs. By exploring perceptions of clients, primary care programmes can be further refined and expanded for various populations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,465 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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