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Enregistrement W4388103172 · doi:10.3389/fcomm.2023.1186678

“Swamped with information”: a qualitative study of family physicians' experiences of managing and applying pandemic-related information

2023· article· en· W4388103172 sur OpenAlexaffabout
Gillian Young, Maria Mathews, Lindsay Hedden, Julia Lukewich, Emily Gard Marshall, Paul Gill, Madeleine McKay, Dana Ryan, Sarah Spencer, Richard Buote, Leslie Meredith, Lauren Moritz, Judith Belle Brown, Erin Christian, Eric Wong

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Communication · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensNova Scotia HospitalSt Joseph's Health CareDalhousie UniversityNova Scotia Health AuthorityMemorial University of NewfoundlandSimon Fraser UniversityThames Valley Children's CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicThematic analysisQualitative researchHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsMedicinePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Providing family physicians (FPs) with the information they need is crucial for their participation in a coordinated pandemic or health emergency response, and to allow them to effectively run their practices. Most pandemic planning documents do not address communication plans specific to FPs. This study describes FPs' experiences and challenges with information management during the COVID-19 pandemic in Canada. Methods We conducted semi-structured qualitative interviews with FPs across four Canadian regions and asked about their roles during different pandemic stages, as well as facilitators and barriers they experienced in performing these roles. We transcribed the interviews, used a thematic analysis approach to develop a unified coding template across the four regions, and identified recurring themes. Results We interviewed 68 FPs and identified two key themes specifically related to communication. The first is FPs' experiences obtaining and managing information during the COVID-19 pandemic. FPs were overwhelmed by the volume of information and had difficulty applying the information to their practices. The second is the specific attributes FPs need from the information sent to them. Participants wanted summarized and consistent information from credible sources that are relevant to primary care. Discussion Providing clear, collated, and relevant information to FPs is essential during pandemics and other health emergencies. Future pandemic plans should integrate strategies to deliver information to FPs that is tailored to primary care. Findings highlight the need for a coordinated communication strategy to effectively inform FPs in health emergencies.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0190,017
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,337 · 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'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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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