A Comprehensive Tool to Support Family Physicians and Burn Survivors in the Provision of Long-term Burn Survivor Care
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».