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Enregistrement W4392512829 · doi:10.1002/jhm.13319

Pediatrician perspectives on barriers and facilitators to discharge instruction comprehension and adherence for parents of children with medical complexity

2024· article· en· W4392512829 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander F. Glick, H. Shonna Yin, Benjamin A. Silva, Avani C. Modi, Vincent Huynh, Emily J. Goodwin, Jonathan S. Farkas, Julia S. Turock, Hannah Famiglietti, Victoria Vaughan Dickson

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNYU Grossman School of MedicineNational Institutes of Health
Mots-clésComprehensionMedicineNonprobability samplingHealth literacyNursingQualitative researchHealth careFamily medicineIntervention (counseling)Medical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High rates of posthospitalization errors are observed in children with medical complexity (CMC). Poor parent comprehension of and adherence to complex discharge instructions can contribute to errors. Pediatrician views on common barriers and facilitators to parent comprehension and adherence are understudied. OBJECTIVE: To examine pediatrician perspectives on barriers and facilitators experienced by parents in comprehension of and adherence to inpatient discharge instructions for CMC. DESIGN, SETTINGS, AND PARTICIPANTS: We conducted a qualitative, descriptive study of attending pediatricians (n = 20) caring for CMC in inpatient settings (United States and Canada) and belonging to listservs for pediatric hospitalists/complex care providers. We used purposive/maximum variation sampling to ensure heterogeneity (e.g., hospital, region). MAIN OUTCOME AND MEASURES: A multidisciplinary team designed and piloted a semistructured interview guide with pediatricians who care for CMC. Team members conducted semistructured interviews via phone or video call. Interviews were audiorecorded and transcribed. We analyzed transcripts using content analysis; codes were derived a priori from a conceptual framework (based on the Pediatric Self-Management Model) and a preliminary transcript analysis. We applied codes and identified emerging themes. RESULTS: Pediatricians identified three themes as barriers and facilitators to discharge instruction comprehension and adherence: (1) regimen complexity, (2) access to the healthcare team (e.g., inpatient team, outpatient pediatrician, home nursing) and resources (e.g., medications, medical equipment), and (3) need for a family centered and health literacy-informed approach to discharge planning and education. Next steps include the assessment of parent perspectives on barriers and facilitators to discharge instruction comprehension and adherence for prents of CMC and the development of intervention strategies.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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