Experience of being a frequent user of primary care and emergency department services: a qualitative systematic review and thematic synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frequent users of healthcare services are often categorised as 'heavy-cost patients'. In the recent years, many jurisdictions have attempted to implement different public policies to optimise the use of health services by frequent users. However, throughout this process, little attention has been paid to their experience as patients. OBJECTIVE: To thematically synthesise qualitative studies that explore the experience of frequent users of primary care and emergency department services. DESIGN: Qualitative systematic review and thematic synthesis. SETTING: Primary care and emergency department. PARTICIPANTS: Frequent users of primary care and emergency department services. METHODS: A qualitative systematic review was conducted using three online databases (MEDLINE with full text, CINAHL with full text and PsycINFO). This search was combined to an extensive manual search of reference lists and related citations. A thematic synthesis was performed to develop descriptive themes and analytical constructs. STUDY SELECTION: Twelve studies were included. All included studies met the following inclusion criteria: qualitative design; published in English; discussed frequent users' experiences from their own perspectives and users' experiences occurred in primary care and/or emergency departments. RESULTS: The predominant aspects of frequent users' experiences were: (1) the experience of being ill and (2) the healthcare experience. The experience of being ill encompassed four central themes: physical limitations, mental suffering, impact on relationships and the role of self-management. The healthcare experience embraced the experience of accessing healthcare and the global experience of receiving care. CONCLUSION: This synthesis sheds light on potential changes to healthcare delivery in order to improve frequent users' experiences: individualised care plans or case management interventions to support self-management of symptoms and reduce psychological distress; and giving greater importance on the patient-providers relationship as a central facet of healthcare delivery. This synthesis also highlights future research directions that would benefit frequent users.
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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 | 0,074 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».