317 Using qualitative interviews to ascertain caregiver lived experiences when accessing post emergency department follow-up for children with headaches
Notice bibliographique
Résumé
Objectives/Goals: To explore the caregivers’ lived experiences related to facilitators of and barriers to effective primary care or neurology follow-up for children discharged from the pediatric emergency department (PED) with headaches. Methods/Study Population: We used the descriptive phenomenology qualitative study design to ascertain caregivers’ lived experiences with making follow-up appointments after their child’s PED visit. We conducted semi-structured interviews with caregivers of children with headaches from 4 large urban PEDs over HIPAA-compliant Zoom conferencing platform. A facilitator/co-facilitator team (JH and SL) guided all interviews, and the audio of which was transcribed using the TRINT software. Conventional content analysis was performed by two coders (JH and AS) to generate new themes, and coding disputes were resolved by team members using Atlas TI (version 24). Results/Anticipated Results: We interviewed a total of 11 caregivers (9 mothers, 1 grandmother, and 1 father). Among interviewees, 45% identified as White non-Hispanic, 45% Hispanic, 9% as African-American, and 37% were publicly insured. Participants described similar experiences in obtaining follow-up care that included long waits to obtain neurology appointments. Participants also described opportunities to overcome wait times that included offering alternative healthcare provider types as well as telehealth options. Last, participants described desired action while awaiting neurology appointments such as obtaining testing and setting treatment plans. Discussion/Significance of Impact: Caregivers perceived time to appointment as too long and identified practical solutions to ease frustrations while waiting. Future research should explore sharing caregiver experiences with primary care providers, PED physicians, and neurologists while developing plans to implement caregiver-informed interventions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».