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Enregistrement W3180459776 · doi:10.1177/20552173211029672

Prioritizing the healthcare access concerns of Canadians with MS

2021· article· en· W3180459776 sur OpenAlexaff
Julie Pétrin, Mary Ann McColl, Catherine Donnelly, Simon French, Marcia Finlayson

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal - Experimental Translational and Clinical · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careDescriptive statisticsQuality (philosophy)BusinessMedicineNursingFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canadians with MS are high users of healthcare services, yet they report multiple unmet needs, high disease burden, and low satisfaction with care. Engaging patients in healthcare planning can lead to improvements in access and care. There is currently limited evidence that has harnessed the perspectives of Canadians with MS. OBJECTIVE: To identify and prioritize the healthcare access concerns of Canadians with MS. METHODS: A cross-sectional online survey informed by the Concerns Report Methodology was used to address the objective. Participants were recruited through multiple methods. Descriptive statistics were used to identify the main barriers to healthcare providers, and concerns report methods were used to calculate needs indexes to prioritize concerns of participants. RESULTS: 324 Canadians with MS participated in the study between November 18, 2019 and March 27, 2020. The most pressing healthcare access concerns of Canadians with MS were related to availability of healthcare providers with MS knowledge and affordability of services that aim to improve wellness. CONCLUSION: These findings provide healthcare planners with prioritized access concerns of Canadians with MS, which can be used to guide strategic planning to improve the quality of life of these individuals.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,163 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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