Identification of important respiratory research themes relevant to primary care: qualitative analysis of round 1 of the 2020 International Primary Care Respiratory Group (IPCRG) Research Prioritisation Exercise
Notice bibliographique
Résumé
An update of the International Primary Care Respiratory Group (IPCRG) Research Needs Statement is currently being undertaken using an e-Delphi method. The aim of this analysis is to identify the main respiratory research themes from the perspective of primary care practitioners worldwide. Participants were recruited via the IPCRG network of 34 member countries. An initial open questionnaire elicited participants’ views on the most important respiratory conditions seen in their daily practice and invited suggestions of 5-10 relevant research questions within these conditions in the following domains: diagnosis, management, monitoring, self-management and prognosis. Using thematic qualitative analysis we identified the main cross-cutting research themes. 112 participants (69% physicians, 10% nurses, 21% other, 64% had special interest in respiratory) from 27 countries responded with 608 suggested research questions. Asthma was reported as the most clinically important condition (25.7%) followed by COPD (24.5%) and URTI (5.8%). Five themes emerged from the thematic analysis: uncertainties about diagnosis/management of respiratory conditions; need for contextually relevant and accessible guidance; need for methods to improve patient empowerment and self-management; role of the wider healthcare team; need for simple point-of-care tests. The eDelphi method is successful in identifying relevant research questions and the main themes pertinent to primary care worldwide. These research questions now need to be prioritised for investigation by the international community.
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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 | 0,047 | 0,058 |
| 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 | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».