Patient and Healthcare Provider Experience With Rheumatoid Arthritis in Northern Ontario, Canada: A Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rheumatoid arthritis (RA) is a disabling common chronic inflammatory joint disease. In Ontario, the burden is higher in those aged 65 and older, in females, and in northern communities. This study examined patient disease impact and healthcare provider access and satisfaction as well as provider satisfaction, patient experience and educational suggestions. METHODS: Semi-structured interviews and reflexive thematic analysis were used. RESULTS: Interviews occurred with: (1) 18 Northern (N) Ontario patients, (2) 6 N Ontario family physicians, (3) 6 N Ontario pharmacists and (4) a rheumatologist and 4 advanced clinical practitioners in arthritis care (ACPACs) who treat N Ontario patients. Patients emphasised the need to: (1) act on early symptoms, (2) self-advocate, (3) attract more N Ontario rheumatologists, (4) educate the public, (5) recognise that medication can change over time and (6) pace physical tasks. Satisfaction was expressed with providers. Family physicians mentioned the need to: (1) be front-line educators, (2) commence initial treatment, (3) enhance undergraduate medical curricula and (4) require rheumatology rotations. Pharmacists expressed: (1) acting as patient educators, (2) assisting with insurance plans, (3) encouraging family physicians to commence treatment, (4) monitoring medication interactions and (5) professional collaboration. The ACPACs and rheumatologist stressed the value of: (1) patient advocates, (2) family physicians initiating treatment, (3) pharmacists monitoring for drug interactions, (4) expanding undergraduate medical school rheumatology curricula and (5) accessing local care. CONCLUSION: Additional patient and public education are needed. Enhancing undergraduate and graduate medical school rheumatology curricula, rotations, continuing rheumatology education and interprofessional collaboration were recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».