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Enregistrement W3135044290 · doi:10.2196/27125

Improving Health for People Living With Heart Failure: Focus Group Study of Preconditions for Co-Production of Health and Care

2021· article· en· W3135044290 sur OpenAlexvenueno aff
Anne‐Marie Suutari, Johan Thor, Annika Nordin, Sofia Kjellström, Kristina Areskoug Josefsson

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Focus groupHealth careNursingMedicineTest (biology)PsychologyFamily medicineBusinessPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Co-production of health and care involving patients, families of patients, and professionals in care processes can create joint learning about how to meet patients' needs. Although barriers and facilitators to co-production have been examined previously in various health care contexts, the preconditions in Swedish chronic cardiac care contexts are yet to be explored. This study is set in the health system of the Swedish region of Jönköping County and is part of system-wide efforts to promote better health for persons with heart failure (HF). OBJECTIVE: The objective of this study was to test the usefulness of the Capability, Opportunity, and Motivation Behavior (COM-B) model when assessing the barriers to and facilitators of co-production of health and care perceived by patients with HF, family members of patients with HF, and professionals in a Swedish chronic cardiac care context as a guide for subsequent initiatives. METHODS: Data collection involved 1 focus group interview (FGI) with patients with HF (n=5), 1 FGI with family members of patients with HF (n=5), 1 FGI with professionals in primary care (n=7), and 1 FGI with professionals in cardiac care (n=4). In addition, patients with HF kept diaries of their thoughts regarding co-production. Using a deductive approach to content analysis, underpinned by the COM-B model, barriers and facilitators were categorized into capabilities, opportunities, and motivations to co-produce health and care. RESULTS: The participants showed limited understanding of co-production as a practice. They appeared to view it as a privilege to be offered to patients on top of traditional care and rarely as an approach for improving health care processes. The interviews revealed the limited health literacy among patients and the struggle of professionals to convey health information to these patients. Co-production was considered to be more resource-intensive than traditional care. Different expectations of stakeholders' roles were revealed: professionals expected older patients not to want to co-produce health and care, and all participants expected professionals to be in charge of health care services. The family members' position involved trying to balance their desire to support their relatives with understanding when, how, and with whom to co-produce. Presumed benefits motivated stakeholders: co-production was recognized to motivate patients to improve self-care. However, the participants recognized that motivation to get involved in health and care decisions varies over time among stakeholders. CONCLUSIONS: Co-production can be facilitated by the stakeholders' motivation. However, varying levels of understanding of co-production, patients' limited health literacy, unease with power sharing between patients and professionals, and resource constraints are barriers that need to be managed to promote co-produced care and better health for persons living with HF. Further research is warranted to explore how to co-produce health care services with patients with HF and how leaders can facilitate the inevitable cultural change it requires and represents.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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