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Enregistrement W2955593162 · doi:10.1186/s12939-019-1010-6

The mismeasurement of complexity: provider narratives of patients with complex needs in primary care settings

2019· article· en· W2955593162 sur OpenAlexafffundabout
Fiona Webster, Kathleen Rice, Onil Bhattacharyya, Joel Katz, Eric Oosenbrug, Ross Upshur

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensPublic Health OntarioYork UniversityWomen's College HospitalUniversity of TorontoMcGill UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSocial policyHealth services researchPrimary carePublic healthNarrativeHealth administrationQuality of Life ResearchHealth policyHealth informaticsHealth care reformHealthcare policyPrimary health careNursingMedicineHealth careSociologyFamily medicinePolitical scienceEconomic growthEnvironmental healthEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Chronic disease is a global concern. While ample research has aimed to identify the epidemiology of multimorbidity and patient complexity using administrative data, little attention has been paid to the processes of care that treating complex patients entail. Consequently, the concept of patient complexity itself does not directly speak to how challenging it may be to care for a given patient. The purpose of this study was to investigate how primary care providers define, encounter, and manage complex patients, especially those with chronic pain. To our knowledge, this is the first study to move beyond general narrative descriptions of complexity towards an interrogation that is grounded in the work practices of caring for these patients. METHODS: We undertook an institutional ethnography (IE) in Ontario, Canada. IE uses people's everyday work problems as the starting point for an exploration of the often-invisible social relations that orient experiences. Grounded in the everyday experience of primary care providers, we draw here on 51 interviews that were collected as part of our larger IE study, to interrogate the utility of definitions of patient complexity as medical multimorbidity. FINDINGS: Care providers consider patients challenging due to their socio-economic status more so than their medical problems alone. Our data shows that patients' issues are often bound up with poverty, trauma, and mental health concerns, and are challenging for health care providers in part because the interventions needed exceed the scope of their medical expertise, while social issues render the treatment of potentially straightforward medical problems complicated. This was especially so for patients with chronic pain. CONCLUSION: Defining patient complexity as morbidity alone is inadequate; such models neglect syndromes and conditions that are not included in formal disease classifications. Chronic pain should be included among the chronic conditions that are considered to constitute multimorbidity. In order to provide effective patient-centered care, discussions of patient complexity must also attend to the complex social and economic circumstances in which many patients live and include broader issues of inequity and social justice. This approach would enable policies to better support primary care providers who struggle to manage their patients with complex needs across domains of physiological health, mental health, and the quality of their living conditions, and in so doing improve the care that patients receive.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations61
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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