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Enregistrement W4409962191 · doi:10.1093/jbcr/iraf062

A Comprehensive Tool to Support Family Physicians and Burn Survivors in the Provision of Long-term Burn Survivor Care

2025· article· en· W4409962191 sur OpenAlexafffund
Anna Tian, By Justin A. Hebert, Zoë Edger-Lacoursière, Elisabeth Marois-Pagé, Stéphanie Jean, Bernadette Nedelec

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensJewish Rehabilitation HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesFondation des pompiers du Québec pour les grands brûlésMcGill University
Mots-clésMedicinePsychosocialFocus groupQualitative researchGlobal Positioning SystemNursingHealth careFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare professionals increasingly recognize major burn injuries as a chronic condition due to their persistent and long-term health implications. The increasing survival rates and longer lifespans of burn survivors (BS) require general practitioners (GPs) to meet their long-term, potentially complex care. This project investigated the perceived need for a knowledge translation (KT) tool, and the content required, to optimize long-term support for BS by making best practices resources more accessible to their GPs. This mixed-method study assessed the perceived needs of BS and the current GP practices regarding BS follow-up. Survey data were gathered from GPs and BS. Additionally, a focus group was held with expert burn care clinicians. The results were analyzed using descriptive quantitative and qualitative methods, and the findings were triangulated. The common themes revealed the need for information about holistic care for BS across their illness trajectory. Ninety-four percent of GPs reported a lack of confidence treating BS who wanted information regarding comorbidities, psychosocial support, and symptom management, particularly related to scars (79%-94%). BS reported symptoms which interfere with their daily activities (ie, scar-related [75%], pain [57.5%], stiffness [52.5%], weakness [55%], fatigue [65%], psychosocial [55%], and cognitive issues [35%]). The KT tool generation was based on the amalgamated findings. This study revealed a consensus among BS, GPs, and expert clinicians that there was a need for a learning resource for GPs to support their role in providing BS long-term follow-up care. The resulting KT tool will enable GPs to bridge their knowledge gaps through user-friendly links to BS-relevant resources.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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