Identifying the need for care in rheumatoid arthritis: A Candidacy 2.0 analysis of lived experiences
Notice bibliographique
Résumé
This study explores how individuals with rheumatoid arthritis (RA) come to identify themselves as candidates for medical care, using the newly developed Candidacy 2.0 model. Candidacy 2.0 extends the original Candidacy Framework by emphasizing the role of the embodied intersectional relational self in healthcare access, providing a theoretical framework that transcends specific healthcare systems. Through semi-structured interviews with 33 individuals living with RA across six Canadian provinces, we examined how embodied experiences, social identities, and relational contexts shape initial recognition of care needs. Analysis revealed distinct 'tipping points' where symptom progression from single to multiple joints and unmanageable pain forced recognition of care needs. Age and gender identities created distinct barriers to care-seeking: younger individuals dismissed symptoms as affecting only older adults, while gendered expectations about caregiving delayed help-seeking among women. Professional identity emerged as particularly significant, offering knowledge advantages but sometimes hindering patient-centered care. Support networks proved crucial in symptom interpretation and help-seeking, with their importance highlighted by COVID-19-related disruptions. The study demonstrates how Candidacy 2.0's emphasis on embodied, intersectional, and relational aspects of healthcare access enhances understanding of help-seeking behaviors in chronic conditions. Findings suggest the need for targeted public health campaigns addressing age-related misconceptions, gender-sensitive clinical approaches, flexible care delivery models that accommodate support networks, and educational resources helping patients identify and act upon significant symptom changes.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».