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Enregistrement W4323659796 · doi:10.1016/j.cjco.2023.03.002

Factors Affecting Referral and Patient Access to Heart Function Clinics in Ontario: A Qualitative Study of Stakeholders

2023· article· en· W4323659796 sur OpenAlexafffundabout
Taslima Mamataz, Adeleke Fowokan, Ahmad Mohammad Hajaj, Areeba Asghar, Lusine Abrahamyan, Michael McDonald, Karen Harkness, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityTed Rogers Centre for Heart ResearchHealth Sciences NorthUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of TorontoYork UniversityBC Centre for Disease ControlToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésReferralMedicineQualitative researchTriageFamily medicineNursingHealth careMedical emergencyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Though heart failure patients benefit from multidisciplinary care in heart function clinics (HFCs), utilization is suboptimal and inequitable. This study investigated factors influencing referral and patient access to HFCs from multiple stakeholders' perspectives, namely policy-makers (PM), providers at HFCs and patients. Methods: In this qualitative study, semi-structured interviews with a purposive sample of Ontario stakeholders were conducted between February-June 2020 and July-December 2022 (paused due to pandemic) via Teams. Interview transcripts were concurrently analyzed using systematic text condensation with Nvivo. Two authors coded individually, with disagreements discussed with senior author. Results: Interviews with 7 HFCs (6 physicians, 1 nurse), 6 PM and 4 patients were completed before saturation; 5 themes emerged. First, with regard to health system organization, stakeholders reported gaps related to continuity of care, limited capacity and insufficient funding. Second, with regard to referral appropriateness and timeliness, sub-themes related to unclear referral criteria, varying clinic scope, and delays in triage, testing and time-to-visit. The third theme related to clinic characteristics, raised issues of varying clinic services and composition of healthcare professions/expertise. The fourth theme regarding patient factors related to comorbidity/frailty, socioeconomic status, barriers due to location (parking, traffic) and affinity to specific providers. The final theme related to the COVID-19 pandemic concerned increased referral volumes, loss to follow-up care, transition to online delivery modalities and patient refusal of in-person visits. Many facilitators to improve HFC referral and access were raised. Conclusions: Resources must be provided, and stakeholders brought together to standardize and integrate the HF care continuum.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,384
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,078 · 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.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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