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Enregistrement W4306934468 · doi:10.2196/42484

Experiences of Health Care Access Challenges for Back Pain Care Across the Rural-Urban Continuum in Canada: Protocol for Cross-sectional Research

2022· article· en· W4306934468 sur OpenAlexafffundvenueabout
Katie Crockett, Stacey Lovo, Alison Irvine, Catherine Trask, Sarah Oosman, Veronica McKinney, Terrence McDonald, Nazmi Sari, Bertha Carnegie, Marie Custer, Stacey McIntosh, Brenna Bath

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésIndigenousHealth careNursingRural areaPopulationMedicineRural healthEnvironmental healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Back pain is common and costly, with negative impacts on both individuals and the health care system. Rural, remote, and Indigenous populations are at greater risk of experiencing back pain compared to urban and non-Indigenous populations. Potential barriers to health care access among Canadians with chronic back pain (CBP) have been identified; however, no study has used lived experiences of people with CBP to drive the selection, analysis, and interpretation of variables most meaningful to patients. OBJECTIVE: The aims of this study are to (1) engage with rural, remote, and urban Indigenous and non-Indigenous patients, health care providers, and health system decision makers to explore lived experiences among people with CBP in Saskatchewan, Canada; (2) cocreate meaningful indicators of CBP care access and effectiveness; and (3) identify program and policy recommendations to overcome access barriers to CBP care. METHODS: In phase 1, one-on-one interviews with 30 people with current or past CBP and 10 health care providers residing or practicing in rural, remote, or urban Saskatchewan communities will be conducted. We will recruit Indigenous (n=10) and non-Indigenous (n=20) rural, remote, and urban people. In phase 2, findings from the interviews will inform development of a population-based telephone survey focused on access to health care barriers and facilitators among rural, remote, and urban people; this survey will be administered to 383 residents with CBP across Saskatchewan. In phase 3, phase 1 and 2 findings will be presented to provincial and national policy makers; health system decision makers; health care providers; rural, remote, and urban people with CBP and their communities; and other knowledge users at an interactive end-of-project knowledge translation event. A World Café method will facilitate interactive dialogue designed to catalyze future patient-oriented research and pathways to improve access to CBP care. Patient engagement will be conducted, wherein people with lived experience of CBP, including Indigenous and non-Indigenous people from rural, remote, and urban communities (ie, patient partners), are equal members of the research team. Patient partners are engaged throughout the research process, providing unique knowledge to ensure more comprehensive collection of data while shaping culturally appropriate messages and methods of sharing findings to knowledge users. RESULTS: Participant recruitment began in January 2021. Phase 1 interviews occurred between January 2021 and September 2022. Phase 2 phone survey was administered in May 2022. Final results are anticipated in late 2022. CONCLUSIONS: This study will privilege patient experiences to better understand current health care use and potential access challenges and facilitators among rural, remote, and urban people with CBP in Saskatchewan. We aim to inform the development of comprehensive measures that will be sensitive to geographical location and relevant to culturally diverse people with CBP, ultimately leading to enhanced access to more patient-centered care for CBP. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/42484.

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)0,016
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0150,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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 Opus0,324
Tête enseignante GPT0,616
Écart entre enseignants0,291 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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