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Enregistrement W3010075245 · doi:10.1186/s12883-019-1550-9

“The strategies are the same, the problems may be different”: a qualitative study exploring the experiences of healthcare and service providers with medication therapy management for individuals with spinal cord injury/dysfunction

2020· article· en· W3010075245 sur OpenAlexafffund
Sara J. T. Guilcher, Amanda C. Everall, Tejal Patel, Tanya Packer, Sander L. Hitzig, Stephanie R. Cimino, Aïsha Lofters

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreInstitute for Work & HealthWomen's College HospitalMcMaster UniversitySunnybrook Health Science CentreUniversity of WaterlooToronto Rehabilitation InstituteDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésMedicineQualitative researchHealth careMedication therapy managementSpinal cord injuryService providerNursingGrounded theoryCompetence (human resources)Family medicineService (business)PsychologyPharmacyPsychiatryPharmacist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persons with spinal cord injury/dysfunction (SCI/D) often take multiple medications to treat their secondary complications and chronic conditions (multimorbidity). Multiple healthcare and service providers are often involved in care, which can result in increased risk of fragmentation of care. Optimal medication therapy management (MTM) is essential to ensure therapeutic benefit from medication regimens. However, little is known about the experiences of providers in supporting persons with SCI/D with MTM. METHODS: Telephone interviews were conducted to explore healthcare and service providers' experiences with MTM for persons with SCI/D. Participants were recruited through clinical organizations and researchers' personal contacts. Participants were purposefully selected for diversity in profession and were required to be English speaking and to have provided care to at least one person with SCI/D. The qualitative interviews followed a semi-structured interview guide. Data display matrices were used in a constant comparative process for descriptive and interpretive analysis. RESULTS: Thirty-two interviews were conducted from April to December 2018. Each profession had distinct views on their roles in facilitating MTM for persons with SCI/D, which aligned with their respective scopes of practice. Shared provider tasks included tailoring medications, providing education, and exploring medication alternatives. Most participants felt that the care they provided for persons with SCI/D was similar to the care that they provided to other patients, with some differences relating to the physical limitations and medical complexity associated with SCI/D. Five factors were identified that impacted participants' abilities to provide MTM for persons with SCI/D: patient self-management skills, provider knowledge and confidence, provider-patient relationships, interprofessional collaboration, and provider funding models including the use of technology-supported consultations. CONCLUSION: While participants described commonalities in the barriers and enablers associated with providing MTM to persons with SCI/D and other populations, there were unique considerations identified. These SCI/D-specific considerations resulted in recommendations for improvements in MTM for this population. Future research should include perspectives from persons with SCI/D.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,015
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,209
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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