An exploratory study using video analysis of rheumatology specialist nurses conducting methotrexate education consultations with patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior to commencing methotrexate, patients routinely attend an education consultation with a rheumatology nurse. The purpose of the consultation is to discuss the patients' expectations and concerns related to commencing methotrexate, the benefits of treatment, potential side effects and monitoring requirements. The aim of this study was to use video analysis to assess the structure, content and mode of delivery of the consultation. METHODS: Video recordings of 10 patient-nurse consultations, involving four specialist rheumatology nurses, were analysed and transcribed. The consultations were compared with the Calgary-Cambridge (CC) consultation model. Transcripts were thematically analysed. Data were quantitatively assessed for verbal and non-verbal behaviours. FINDINGS: Assessment of the video data using the CC model demonstrated good structure, content and flow of the consultation, influenced by the use of an information leaflet. Consultations generally consisted of communication from nurse to patient rather than a dialogue; the nurse spoke for 69%-86% of the time; clarification of the patient's understanding of the information did not take place in any of the consultations. Thematic analysis also showed that the nurse agenda dominated and the nurse was aware of 'overloading' the patient with information. Cues from the patients to discuss items of importance were often missed. CONCLUSION: Video analysis can be used to identify the aspects of the consultation that work well and those areas of the consultation that could be improved with specific training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».