A Qualitative Exploration of Proactive Falls Prevention by Canadian Primary Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Falls are a growing concern in Canada. Primary care providers are well positioned to address falls risk, but international literature suggests that best-practice guidelines are rarely followed. The objective of this study is to explore the perspectives of Canadian primary care providers around falls prevention and identify solutions. Methods: We conducted one-on-one qualitative interviews with a maximum variation sample of nine primary care providers in Ontario (n=8) and Alberta (n=1) in Canada. Data were collected over telephone and in-person at the location of participants choosing. Audio recordings of the interviews were transcribed, then coded and analyzed with the Behaviour Change Wheel theoretical framework. Results: Most participants reported relying on patient self-report, intuition, and reactive approaches to identifying falls risk. Reported barriers to falls prevention included low capability to gather information on patient history, context, and community resources; limited opportunity to manage patient complexity due to time constraints; and challenges with motivating patients to engage in care plans. Reported facilitators included team-based interprofessional care and provider motivation. Conclusions: This study has found that Canadian primary care providers face barriers to identifying and managing falls risk. These barriers may be rooted in primary care culture, structure, and tradition.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».