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Enregistrement W4394396984 · doi:10.6084/m9.figshare.12439955

Prioritization of patients access to outpatient augmentative and alternative communication services in Quebec: a decision tool

2020· dataset· en· W4394396984 sur OpenAlexaffabout
Samira Abbasgholizadeh Rahimi, Julien Déry, Marie‐Ève Lamontagne, Afshin Jamshidi, Émilie Lacroix, Ángel Ruiz, Daoud Aı̈t-Kadi, François Routhier

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrioritizationComputer scienceAugmentative and alternative communicationMedicineBusinessProcess managementPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large number of people living with a chronic disability wait a long time to access publicly funded rehabilitation services such as Augmentative and Alternative Communication (AAC) services, and there is no standardized tool to prioritize these patients. We aimed to develop a prioritization tool to improve the organization and access to the care for this population. In this sequential mixed methods study, we began with a qualitative phase in which we conducted semi-structured interviews with 14 stakeholders including patients, their caregivers, and AAC service providers in Quebec City, Canada to gather their ideas about prioritization criteria. Then, during a half-day consensus group meeting with stakeholders, using a consensus-seeking technique (i.e. Technique for Research of Information by Animation of a Group of Experts), we reached consensus on the most important prioritization criteria. These criteria informed the quantitative phase in which used an electronic questionnaire to collect stakeholders’ views regarding the relative weights for each of the selected criteria. We analyzed these data using a hybrid quantitative method called group based fuzzy analytical hierarchy process, to obtain the importance weights of the selected eight criteria. Analyses of the interviews revealed 48 criteria. Collectively, the stakeholders reached consensus on eight criteria, and through the electronic questionnaire they defined the selected criteria’s importance weights. The selected eight prioritization criteria and their importance weights are: person’s safety (weight: 0.274), risks development potential (weight: 0.144), psychological well-being (weight: 0.140), physical well-being (weight: 0.124), life prognosis (weight: 0.106), possible impact on social environment (weight: 0.085), interpersonal relationships (weight: 0.073), and responsibilities and social role (weight: 0.054). In this study, we co-developed a prioritization decision tool with the key stakeholders for prioritization of patients who are referred to AAC services in rehabilitation settings.IMPLICATIONS FOR REHABILIATIONStudies in Canada have shown that people in Canada with a need for rehabilitation services are not receiving publicly available services in a timely manner.There is no standardized tool for the prioritization of AAC patients.In this mixed methods study, we co-developed a prioritization tool with key stakeholders for prioritization of patients who are referred to AAC services in a rehabilitation center in Quebec, Canada. Studies in Canada have shown that people in Canada with a need for rehabilitation services are not receiving publicly available services in a timely manner. There is no standardized tool for the prioritization of AAC patients. In this mixed methods study, we co-developed a prioritization tool with key stakeholders for prioritization of patients who are referred to AAC services in a rehabilitation center in Quebec, Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,358 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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