Networks of Care: A Social Network Perspective of Distributed Multidisciplinary Care for People With Inflammatory Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore how multidisciplinary inflammatory arthritis (IA) care is accessed from the perspectives of people with IA and their health care network members. METHODS: In this phenomenological study, we used purposive sampling to recruit patients with IA for less than 5 years and age of more than 18 years who spoke English and reported two or more health care network members. We conducted one-to-one interviews with patients and their health care network members. Data were analysed using a social network perspective. RESULTS: We interviewed 14 patient participants and 19 health care network members comprising health care providers and informal caregivers. An overarching theme of whole person (holistic) IA care was identified, with the following two broad multifaceted subthemes: 1) connected networks and whole person care and 2) network disconnect and disrupted access to care. The first subtheme notes how access to health care providers and social support was fundamental to holistic care and how care was facilitated by communication pathways that promoted care. The second subtheme illustrates impediments to access, including appointment time pressures, inadequacies in communication delivery modes, and family physicians' unfamiliarity with rheumatology care. Inequities in care were also reported. CONCLUSION: Participants shared a goal of whole person care. Although health care networks included multiple disciplines, they did not always provide coordinated multidisciplinary care. Communication modes, linkages between network actors, and organizational structures governed the flow of information and resources through networks and influenced access to equitable whole person care. The development of health care system structures to support the flow of information and resource transfer is needed to promote network collaboration and equitable access to resources.
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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 | 0,001 |
| 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 ».