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Enregistrement W4406669772 · doi:10.1186/s12913-025-12240-8

Mapping provider and consumer voices using the AACTT framework: a focus group study of advance care planning

2025· article· en· W4406669772 sur OpenAlexaff
Lisa Guccione, Stephanie Best, Sonia Fullerton, Sanchia Aranda, Jill Francis

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursing researchFocus groupHealth careContext (archaeology)Psychological interventionHealth informaticsHealth administrationQualitative researchHealth services researchAction (physics)MedicineKnowledge managementNursingComputer sciencePublic healthSociologyBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The provision of healthcare is complex. When evidence-practice gaps are identified, interventions to improve practice across multi-level systems are required. These interventions often consist of multiple interacting components and behaviours. To effectively address these complexities, it is crucial to first identify the specific roles and actions required at each stage of the intervention. This approach enables a thorough examination of what is working well and what needs to be optimised. The action, actor, context, target, time (AACTT) framework provides a consistent approach to identifying key elements such as 'who' (actor) does 'what' (action), 'where' (context), 'to or with whom' (target) and 'when' (time). To our knowledge the AACTT has not yet been applied: 1) to specify complex interventions across patient journeys; and 2) to investigate consumer views, despite the importance of patient-centred care. AIM: Using advance care planning (ACP) as an exemplar complex healthcare process, we describe a method for using the AACTT framework to 1) map a complex model of care across a patient journey 2) capture the consumer perspective; and 3) operationalise these perspectives by comparing across groups and identifying alignments or misalignments. METHODS: Two groups were recruited (healthcare professionals and consumers). Informed by the AACTT framework, four focus groups discussed the process of ACP across existing care pathways. Maps visually representing the perspectives and preferences of healthcare professionals and consumers were co-created iteratively. Qualitative data was deductively coded to the AACTT framework and inductively coded to identify themes within domains. Maps were circulated for critical feedback and refined. RESULTS: Healthcare professional (n-13) and consumer perspectives (n = 11) highlighted what is 'currently occurring' in practice, what is 'not occurring', and what 'should be occurring' to align practice with consumer preferences of care. Comparing participant perspectives identified that most misalignment occurred within the actor, context, and time domains. Misalignment was found predominantly in actions 'occurring sometimes', with no converging perspectives reported for the context and time domains. CONCLUSION: This novel application of the AACTT framework systematically brings in the consumer voice in ways that may influence the delivery of care. This approach to specifying healthcare professional and consumer perspectives across a complex care pathway identifies barriers that are not found with traditional mapping methods or in current applications of the AACTT framework.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,337 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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