Healthcare needs, experiences and treatment burden in primary care patients with multimorbidity: An evaluation of process of care from patients' perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with multimorbidity often experience treatment burden as a result of fragmented, specialist-driven healthcare. The 'family doctor team' is an emerging service model in China to address the increasing need for high-quality routine primary care. OBJECTIVE: This study aimed to explore the extent to which treatment burden was associated with healthcare needs and patients' experiences. METHODS: Multisite surveys were conducted in primary care facilities in Guangdong province, southern China. Interviewer-administered questionnaires were used to collect data from patients (N = 2160) who had ≥2 clinically diagnosed long-term conditions (multimorbidity) and had ≥1 clinical encounter in the past 12 months since enrolment registration with the family doctor team. Patients' experiences and treatment burden were measured using a previously validated Chinese version of the Primary Care Assessment Tool (PCAT) and the Treatment Burden Questionnaire, respectively. RESULTS: The mean age of the patients was 61.4 years, and slightly over half were females. Patients who had a family doctor team as the primary source of care reported significantly higher PCAT scores (mean difference 7.2 points, p < .001) and lower treatment burden scores (mean difference -6.4 points, p < .001) when compared to those who often bypassed primary care. Greater healthcare needs were significantly correlated with increased treatment burden (β-coefficient 1.965, p < .001), whilst better patients' experiences were associated with lower treatment burden (β-coefficient -0.252, p < .001) after adjusting for confounders. CONCLUSION: The inverse association between patients' experiences and treatment burden supports the importance of primary care in managing patients with multimorbidity. PATIENT CONTRIBUTION: Primary care service users were involved in the instrument development and data collection.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».