Eliciting and Understanding Primary Care and Specialist Mental Models of Cirrhosis Care: A Cognitive Task Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gaps in coordination and transitions of care for liver cirrhosis contribute to high rates of hospital readmissions and inadequate quality of care. Understanding the differences in the mental models held by specialty and primary care physicians may help to identify the root causes of problems in the coordination of cirrhosis care. Aim: To compare and identify differences in the mental models of cirrhosis care held by primary and specialty care physicians and nurse practitioners that may be addressed to improve coordination and transitions. Methods: = 2) across Alberta. Results: Family physicians do not maintain rich mental models of cirrhosis care. They see cirrhosis patients relatively infrequently, rebuilding their mental models when required (knowledge on demand). They have reactive and patient-need-focused, rather than proactive and system-of-care, mental models. Specialists' mental models are rich but vary widely between patient-centered and task-centered and in the degree to which they incorporate responsibility for addressing system gaps. Nurse practitioners hold patient-centered mental models like specialists but take responsibility for addressing gaps in the system. Conclusions: Improving the coordination of cirrhosis care will require infrastructure to design care pathways and work processes that will support family physicians' knowledge-on-demand needs, facilitate primary care-specialist relationships, and deliberately work toward building a shared mental model of responsibilities for addressing medical care and social determinants of health.
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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 | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».