Factors Affecting Healthcare Provider Referral to Heart Function Clinics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) care providers are gatekeepers for patients to appropriately access lifesaving HF clinics. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate referring providers' perceptions regarding referral to HF clinics, including the impact of provider specialty and the coronavirus disease pandemic. METHODS: An exploratory, sequential design was used in this mixed-methods study. For the qualitative stage, semistructured interviews were performed with a purposive sample of HF providers eligible to refer (ie, nurse practitioners, cardiologists, internists, primary care and emergency medicine physicians) in Ontario. Interviews were conducted via Microsoft Teams. Transcripts were analyzed concurrently by 2 researchers independently using NVivo, using a deductive-thematic approach. Then, a cross-sectional survey of similar providers across Canada was undertaken via REDCap (Research Electronic Data Capture), using an adapted version of the Provider Attitudes toward Cardiac Rehabilitation and Referral scale. RESULTS: Saturation was achieved upon interviewing 7 providers. Four themes arose: knowledge about clinics and their characteristics, providers' clinical expertise, communication and relationship with their patients, and clinic referral process and care continuity. Seventy-three providers completed the survey. The major negative factors affecting referral were skepticism regarding clinic benefit (4.1 ± 0.9/5), a bad patient experience and believing they are better equipped to manage the patient (both 3.9). Cardiologists more strongly endorsed clarity of referral criteria, referral as normative and within-practice referral supports as supporting appropriate referral versus other professionals ( P s < .02), among other differences. One-third (n = 13) reported the pandemic impacted their referral practices (eg, limits to in-person care, patient concerns). CONCLUSION: Although there are some legitimate barriers to appropriate clinic referral, greater provider education and support could facilitate optimal patient access.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».