Understanding facilitators and barriers to oxygen therapy for patients with interstitial lung disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interstitial lung disease (ILD) is comprised of a heterogeneous group of pulmonary diseases. Oxygen therapy is used in patients with advanced lung disease; however, there are challenges associated with initiation of oxygen therapy specific to individuals with ILD. The key objectives of this study were to create a common understanding of the facilitators and barriers to oxygen therapy for patients with ILD, and healthcare professionals (HCP) caring for patients with ILD. METHODS: This qualitative study included 1 hour semistructured focus groups/interviews. An iterative and concurrent process was used for data collection and analysis to allow for supplementary development of themes and concepts generated. Data analysis used a three-phase approach: coding, categorising and development of themes. RESULTS: A total of 20 patients and/or caregivers and 31 HCP took part in 34 focus groups/interviews held over 3 months (November 2022-January 2023). Facilitators to oxygen therapy were identified including support from HCP and support groups, the perseverance and self-advocacy of patients, a straightforward administrative process and vendors/private industry that expedite access to oxygen therapy. There were also several barriers to accessing oxygen therapy for patients with ILD. The themes identified include rural disparity, testing requirements and qualifying for funding and the need for ILD-specific evidence base for oxygen therapy. CONCLUSION: Further research is needed to facilitate development of specific exertional oxygen criteria for patients with ILD, to create supports for oxygen use and monitoring and to enable providers to tailor therapy to patients. Oxygen therapy education for ILD should address the benefits and risks of oxygen therapy.
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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 | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».