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Enregistrement W4388720880 · doi:10.1370/afm.22.s1.5333

Patients’ expectations and experiences with primary care management: A qualitative study

2023· article· en· W4388720880 sur OpenAlexaboutno aff
Véronique Lowry, François Desmeules, Patrick Lavigne, Jean‐Sébastien Roy, Audrey‐Anne Cormier, Marie-Claude Lefebvre, Anne Hudon, Kadija Perreault, Yannick Tousignant‐Laflamme

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisQualitative researchContext (archaeology)MedicinePrimary carePsychological interventionPopulationPsychologyNursingFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Shoulder pain management is challenging for primary care clinicians considering that 40% of affected individuals remain symptomatic one year after initial consultation. Developing tailored knowledge translation interventions founded on evidence-based recommendations while also considering patients’ expectations could improve primary care management of adults living with shoulder pain. Objective: The aim of this qualitative study is to explore patients’ expectations and experiences of their primary care management for shoulder pain. Study design and Analysis: Using a qualitative study design, we conducted virtual individual interviews. Interviews were recorded, transcribed into verbatims, and an inductive thematic analysis was performed. Setting: Various primary care settings in the Province of Quebec, Canada. Population studied: Adults who consulted a primary care clinician (physician or physiotherapist) in the past year for shoulder pain. Instrument: A semi-structured interview guide included questions related to patients’ history of shoulder pain and related disability, motivation to consult, expectations about medical management and rehabilitation and experience with care consultations and provider interactions. Outcome measures: Using deductive thematic analysis, emergent themes related to participants’ expectations and experiences of primary care consultations for shoulder pain were identified. Results: We interviewed 13 participants. Four overarching themes were identified: 1) I can’t sleep because of my shoulder; 2) I need to know what is happening with my shoulder; 3) But& we need to really see what is going on to help me!; and 4) Please take some time with me so I can understand what to do!. More specifically, several participants reported waiting until they experienced high levels of pain before consulting since they had low expectations about the ability of their family physician to help them. Although some participants felt that their physician took the time to listen to their concerns, many were dissatisfied with the initial evaluation of their condition, or the explanation or education provided. Conclusions: One unexpected finding that emerged from this study was the delay between the onset of shoulder pain and when patients decided to consult their primary care clinician. Several participants reported that their expectations were not met, especially when it came to explanations or education provided.

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)0,021
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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