Accessing care within team-based models of primary care for the management of chronic low back pain in Ontario, Canada: a qualitative study of patient experiences
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To understand experiences accessing care within team-based primary care models among adults with chronic low back pain (LBP). MATERIALS & METHODS: We conducted an interpretive description qualitative study and collected data using one-to-one semi-structured interviews. Participants were recruited from publicly funded, team-based primary care models in Ontario, Canada. RESULTS: We completed interviews with 16 adults with chronic LBP (9 women; median age of 66). Participants expressed a desire to access care from team-based models of primary care in hopes of alleviating pain and its impacts on daily life. Due to no direct out-of-pocket costs, co-location of healthcare providers, and the use of technology and virtual care, participants described an ease of accessing interprofessional care within team-based primary care models. Finally, participants described experiences with and expectations for timely access to care, being heard and understood by healthcare providers, and receiving coordinated care by an interprofessional team. CONCLUSIONS: Adults living with chronic LBP described overall positive experiences and specific expectations when accessing care within team-based models of primary care, whereby they experienced an ease of accessing interprofessional care with the hope of alleviating pain and its impacts. Results may be transferable to other chronic pain conditions and health system contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».