Lessons from experiences of accessing healthcare during the pandemic for remobilizing rheumatology services: a national mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To understand the impact of the coronavirus disease 2019 pandemic on access to healthcare services for patients with inflammatory and non-inflammatory musculoskeletal (MSK) conditions. Methods: Three established cohorts that included individuals with axial SpA, psoriatic arthritis and MSK pain completed a questionnaire between July and December 2020. In parallel, a subset of individuals participated in semistructured interviews. Results: A total of 1054 people (45% female, median age 59 years) were included in the quantitative analyses. Qualitative data included 447 free-text questionnaire responses and 23 interviews. A total of 57% of respondents had tried to access care since the start of the UK national lockdown. More than a quarter reported being unable to book any type of healthcare appointment. General practice appointments were less likely to be delayed or cancelled compared with hospital appointments. Younger age, unemployment/health-related retirement, DMARD therapy, anxiety or depression and being extremely clinically vulnerable were associated with a greater likelihood of attempting to access healthcare. People not in work, those reporting anxiety or depression and poorer quality of life were less likely to be satisfied with remotely delivered healthcare. Participants valued clear, timely and transparent care pathways across primary care and specialist services. While remote consultations were convenient for some, in-person appointments enabled physical assessment and facilitated the development and maintenance of clinical relationships with care providers. Conclusions: We identified patient factors that predict access to and satisfaction with care and aspects of care that patients value. This is important to inform remobilisation of rheumatology services to better meet the needs of patients.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».