Yarning to reduce take own leave events in First Nations patients presenting to the Emergency Department‐presenting the qualitative themes and co‐design of the Deadly <scp>RED</scp> project
Notice bibliographique
Résumé
ISSUE ADDRESSED: The Deadly RED redesign and implementation research aimed to improve take own leave (TOL) rates within a Queensland emergency department by providing a culturally competent care pathway. METHODOLOGY: A mixed methods pre/post evaluation of the feasibility, acceptability and usability of the Deadly RED pathway for First Nations patients presenting to ED was performed. This pathway combined early welcome and information sharing, introduction of screening and follow up for patients who TOL and enhanced access to alternative community healthcare. Yarning circles facilitated co-design of research protocols and tools while a purposefully designed research Yarn enhanced understanding of the 'story' of the people. Qualitative analysis of Yarns allowed deductive themes to be extracted. A Participatory Action Research (PAR) approach and Indigenous research methodology involving First Nations people in design, knowledge sharing and joint ownership of results was used. RESULTS: Common themes from the 85 yarns included the negative impact of long waiting times and positive impact from wholistic care. Unique themes identified included interpretation of waiting room placement and paracetamol prescription as a dismissal. Knowledge dissemination from yarning drove improvements in communications and processes to promote treatment completion resulting in elimination of these themes in post implementation yarns. Eighteen patients who had TOL were included in the post implementation yarns, however only eight of these believed that their treatment was incomplete. CONCLUSION: The use of yarning for consumer engagement has allowed deeper understanding of the reasons for TOL in First Nations emergency patients. The reciprocal knowledge sharing has guided targeted improvements in wholistic emergency care and communication resulting in First Nations patients feeling their care is complete even when the 'number' reports otherwise. SO WHAT?: Indigenous Research methodology including yarning with First Nations patients suggests alternative engagement methods to guide enhanced quality of care monitoring for ED presentations.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».