Barriers and enablers to referral of older adults to hearing care: a cross-sectional questionnaire study of Australian general practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Background Acquired hearing loss has significant negative effects on quality of life, general health, maintenance of independence, and healthy aging. Despite this, rates of self-directed help seeking are low, as are referral rates from general practice to hearing care. This study aimed to explore the barriers and enablers to general practitioner (GP) referral of adults aged 50+ years to hearing care. Methods A cross-sectional questionnaire was designed using the Theoretical Domains Framework of behaviour change and administered to a self-selected sample of 103 Australian GPs. Results Identified enablers included positive beliefs about the consequences of hearing rehabilitation and experiencing positive role models of hearing care including referral. Contextual issues such as time constraints, costs of hearing care, and limited availability of local audiology resources were the most frequently cited barriers to referral. Content analysis of free-format responses yielded 25 themes in total, eight of which were not previously documented in the published literature. Conclusions GP beliefs about hearing care and the outcomes of referral were generally positive, however, logistical concerns and contextual constraints such as restricted appointment times were prominent barriers to hearing care referral. Identifying the key barriers and enablers to GP referral of older adults to hearing care will facilitate the design of targeted behavioural interventions aimed at increasing referral rates. Further qualitative investigation of the key modifiable barriers and enablers identified in this study is warranted to clarify how best to address these in clinical practice.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».