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Enregistrement W4294488764 · doi:10.5770/cgj.25.582

A Qualitative Exploration of Proactive Falls Prevention by Canadian Primary Care Providers

2022· article· en· W4294488764 sur OpenAlexaffvenueabout
Amanda Nova, George Heckman, Lora Giangregorio, Mohamed Alarakhia

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensResearch Institute for AgingMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary careQualitative researchNursingContext (archaeology)Health careFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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