Multi-level strategies to tailor patient-centred care for women: qualitative interviews with clinicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-centered care (PCC) is one approach for ameliorating persistent gendered disparities in health care quality, yet no prior research has studied how to achieve patient-centred care for women (PCCW). The purpose of this study was to explore how clinicians deliver PCCW, challenges they face, and the strategies they suggest are needed to support PCCW. METHODS: We conducted semi-structured qualitative interviews (25-60 min) with clinicians. Thirty-seven clinicians representing 7 specialties (family physicians, cardiologists, cardiac surgeons, obstetricians/gynecologist, psychiatrists, nurses, social workers) who manage depression (n = 16), cardiovascular disease (n = 11) and contraceptive counseling (n = 10), conditions that affect women across the lifespan. We used constant comparative analysis to inductively analyze transcripts, mapped themes to a 6-domain PCC conceptual framework to interpret findings, and complied with qualitative research reporting standards. RESULTS: Clinicians said that women don't always communicate their health concerns and physicians sometimes disregard women's health concerns, warranting unique PCC approaches.. Clinicians described 39 approaches they used to tailor PCC for women across 6 PCC domains: foster a healing relationship, exchange information, address emotions/concerns, manage uncertainty, make decisions, and enable self-management. Additional conditions that facilitated PCCW were: privacy, access to female clinicians, accommodating children through onsite facilities, and flexible appointment formats and schedules. Clinicians suggested 7 strategies needed to address barriers of PCCW they identified at the: patient-level (online appointments, transport to health services, use of patient partners to plan and/or deliver services), clinician-level (medical training and continuing professional development in PCC and women's health), and system-level (funding models for longer appointment times, multidisciplinary teamwork to address all PCC domains). CONCLUSIONS: Our research revealed numerous strategies that clinicians can use to optimize PCCW, and health care managers and policy-makers can use to support PCCW through programs and policies. Identified strategies addressed all domains of an established PCC conceptual framework. Future research should evaluate the implementation and impact of these strategies on relevant outcomes such as perceived PCC among women and associated clinical outcomes to prepare for broad scale-up.
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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 | 0,040 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».