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Enregistrement W3044866728 · doi:10.1111/hex.13109

Is it worth it?: The experiences of persons with multiple sclerosis as they access health care to manage their condition

2020· article· en· W3044866728 sur OpenAlexaff
Julie Pétrin, Catherine W. Donnelly, MaryAnn McColl, Marcia Finlayson

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelHealth carePsychologyFocus groupNursingMedicinePsychiatryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with multiple sclerosis (MS) require complex care throughout life. Canadians with MS are high users of health-care services, yet still report unmet health-care needs and low satisfaction with services received. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the health-care access experiences of Ontarians with MS as they manage their condition. DESIGN AND PARTICIPANTS: Interpretive description guided data collection and analysis. Forty-eight people living across seven communities participated. Thirty-eight participated in one of five focus groups; the remaining 10 participated in an individual semi-structured interview. RESULTS: Participants described the experience of accessing care as a decisional process, guided by a form of cost-benefit analysis. The process determined whether seeking conventional health-care services 'is worth it'. Most participants felt that the energy and resources required to access the health-care system outweighed their expected outcomes, based on past experiences. Participants who did not see the benefit of care seeking turned to self-treatment, use of complementary and alternative services, and engaged in patterns of health-care avoidance until a crisis arose. DISCUSSION AND CONCLUSION: Findings suggest that a renewed effort to promote patient-centred care and a biopsychosocial approach may improve the health-care access experiences of persons with MS and reduce service avoidance.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations33
Publié2020
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Résumé présentoui

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