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Enregistrement W3035045823 · doi:10.1071/py20017

General practitioner identification and retention for people with spinal cord damage: establishing factors to inform a general practitioner satisfaction measure

2020· article· en· W3035045823 sur OpenAlexaff
Ali Lakhani, David P. Watling, Ross Duncan, Peter Grimbeek, Peter Harre, Jos Stocker, Sanjoti Parekh

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Primary Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIdentification (biology)Exploratory factor analysisDescriptive statisticsFamily medicineClinical psychologyPsychometricsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with spinal cord damage (SCD) report a high level of GP use. There is a dearth of research investigating factors that contribute to GP identification and retention for people with SCD. Furthermore, a GP satisfaction measure developed specifically for people with SCD is non-existent. This preliminary study sought to identify factors contributing to GP identification and retention. A total of 266 people with SCD primarily based in Queensland, Australia, completed a cross-sectional survey that aimed to fill these knowledge gaps. Descriptive statistics and correlational analyses clarified the factors contributing to GP identification and GP retention respectively. An exploratory factor analysis utilising the principal components analysis method clarified a set of items that could underpin key domains for a SCD-specific GP satisfaction measure. The findings confirm that knowledge about SCD, physically accessible services, and trust are seminal considerations aligned with GP identification and retention for people with SCD.

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)0,001
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 enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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