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Enregistrement W4391642313 · doi:10.1016/j.rcsop.2024.100418

Patients' experiences of medication management while navigating ongoing care between outpatient services: A qualitative case study of patients on hemodialysis

2024· article· en· W4391642313 sur OpenAlexaff
Tracy Zhang, Mai Mohsen, Angelina Abbaticchio, Marisa Battistella

Notice bibliographique

RevueExploratory Research in Clinical and Social Pharmacy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisQualitative researchOutpatient clinicHealth careAmbulatory careMedication therapy managementFamily medicineMedical diagnosisNursingMedical emergencyPsychiatryPharmacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients on hemodialysis have complex medical diagnoses and medication regimens, requiring access to numerous health services and consultation with various healthcare providers. While interprofessional collaboration can optimize care among hemodialysis patients, these patients commonly experience medication-related problems and frequent hospitalizations resulting from miscommunications and mismanagement of medications. Objectives: This study aims to capture the lived experiences of patients on hemodialysis to reveal their medication management needs as they navigate ongoing care between various outpatient services. Methods: A qualitative methodology was used to explore the perspectives of hemodialysis patients. One-on-one, in-person, semi-structured interviews were conducted at an outpatient hemodialysis clinic located inside an urban teaching hospital. English-speaking adults 18 years and older who have been followed at the clinic for at least three months were selected through random, convenience sampling. Interviews were recorded and transcribed verbatim. Patients were recruited and data were collected iteratively and continued until data saturation was reached. Data was analyzed through the lens of the Picker Principles of Patient Centered Care using a general inductive approach. Results: A total of nine interviews were conducted. Two major themes, medication management and care navigation, were identified. Though patients had a wealth of knowledge about their medications, and they were motivated to self-manage their medications to enhance their well-being, they experienced barriers with medication management. Patients further expressed challenges with navigating care and spoke of the importance of having good rapport with healthcare providers who are attentive to their needs. Conclusions: The results revealed a need for improved support for self-care and interprofessional collaboration to possibly reduce the burden of medications and care fragmentation experienced by patients and improve continuity of care for patients.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,577
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,054 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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