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Enregistrement W4400310093 · doi:10.1136/bmjsrh-2024-202330

What do Australian primary care clinicians need to provide long-acting reversible contraception and early medical abortion? A content analysis of a virtual community of practice

2024· article· en· W4400310093 sur OpenAlexaff
Sonia Srinivasan, Sharon James, Joly Kwek, Kirsten Black, Angela Taft, Deborah Bateson, Wendy V. Norman, Danielle Mazza

Notice bibliographique

RevueBMJ Sexual & Reproductive Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRoyal Australian College of General Practitioners
Mots-clésMedicineNursingPharmacistFamily medicineContent analysisGlobal Positioning SystemPharmacyMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Uptake of long-acting reversible contraception (LARC) is lower in Australia compared with other high-income countries, and access to early medical abortion (EMA) is variable with only 11% of general practitioners (GPs) providing EMA. The AusCAPPS (Australian Contraception and Abortion Primary Care Practitioner Support) Network is a virtual community of practice established to support GPs, nurses and pharmacists to provide LARC and EMA in primary care. Evaluating participant engagement with AusCAPPS presents an opportunity to understand clinician needs in relation to LARC and EMA care. METHODS: Data were collected from July 2021 until July 2023. Numbers of online resource views on AusCAPPS were analysed descriptively and text from participant posts underwent qualitative content analysis. RESULTS: In mid-2023 AusCAPPS had 1911 members: 1133 (59%) GPs, 439 (23%) pharmacists and 272 (14%) nurses. Concise point-of-care documents were the most frequently viewed resource type. Of the 655 posts, most were created by GPs (532, 81.2%), followed by nurses (88, 13.4%) then pharmacists (16, 2.4%). GPs most commonly posted about clinical issues (263, 49% of GP posts). Nurses posted most frequently about service implementation (24, 27% of nurse posts). Pharmacists posted most about health system and regulatory issues (7, 44% of pharmacist posts). CONCLUSIONS: GPs, nurses and pharmacists each have professional needs for peer support and resources to initiate or continue LARC and EMA care, with GPs in particular seeking further clinical education and upskilling. Development of resources, training and implementation support may improve LARC and EMA provision in Australian primary care.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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