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Enregistrement W4225579821 · doi:10.1186/s12875-022-01670-6

Responding to vulnerable patients with multimorbidity: an interprofessional team approach

2022· article· en· W4225579821 sur OpenAlexafffund
Judith Belle Brown, Sonja M. Reichert, Pauline Boeckxstaens, Moira Stewart, Martin Fortin

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanLondon Health Sciences CentreCentre for Family MedicineWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Sherbrooke
Mots-clésThematic analysisHealth careNursingVulnerability (computing)MedicineMental healthPopulationPharmacyPsychologyQualitative researchMedical educationPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with multimorbidity, who may be more vulnerable to certain social determinants of health, often require care by an interprofessional primary healthcare (PHC) team that can tailor their approach to address the multiple and complex needs of this population. This paper describes how the needs of vulnerable patients experiencing multimorbidity are identified and provided care by innovative interprofessional PHC teams during an innovative one-hour consultation, outside of usual care. METHODS: This was a descriptive qualitative study. Forty-eight interviews were conducted with 20 allied healthcare professionals: (e.g., social work, pharmacy); 19 physicians (e.g., psychiatry, internal medicine, family medicine); and 9 decision makers. The thematic analysis was iterative using an individual and team approach to identify the main themes and exemplar quotations for illustration. RESULTS: Participants described patients with multimorbidity who were vulnerable as those experiencing major challenges accessing and navigating the healthcare system. Mental health issues were a major contributor to being vulnerable and often linked to common social determinants of health. Cultural factors were identified as potentially causing patients to be vulnerable. Participants articulated how the collaborative nature of the team generated new ideas and facilitated creative recommendations designed to meet the specific needs of each patient. CONCLUSIONS: This one-time consultation went beyond the assessment of a patient's multimorbidity by including a psycho-social-contextual understanding of vulnerability within the healthcare system. Findings may have important clinical and policy implications in the adoption and implementation of this approach and further assist vulnerable patients with multimorbidity in having their complex needs addressed.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0150,009
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,026
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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