What do users want from rheumatology telephone advice lines? A cross-sectional survey with the National Rheumatoid Arthritis Society
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Telephone advice lines are a key component of National Health Service (NHS) rheumatology services and increased demand poses challenges for users and service providers. To explore the experiences of people using these services we undertook an evaluation survey with the National Rheumatoid Arthritis Society (NRAS). Methods An online survey, co-designed with people with lived experience, was distributed by NRAS between August and September 2024. The survey collected data on respondent demographics, reasons for contacting advice line services, experiences using the advice line and how services could be improved. Results A total of 1423 participants completed the survey. The majority were female [n = 1338 (94%)], of White British ethnicity [n = 1455 (95%)], had rheumatoid arthritis [n = 1288 (91%)], with a disease duration of >6 years [n = 975 (68%)] and were 61–80 years of age [n = 849 (56%)]. Most services were automated [n = 1273 (85%)], although participants would prefer to speak to someone directly [n = 889 (59%)]. The main reasons for contacting advice lines were experiencing a flare [n = 946 (66%)], pain [n = 876 (61%)] and medication concerns [n = 863 (61%)]. Most participants found the advice to be ‘helpful to very helpful’ [n = 847 (59%)] and were ‘confident to very confident’ [n = 866 (61%)] they could implement the advice given. A total of 839 (56%) calls were returned within 48 hours. There were 665 free-text responses on how telephone advice line services could be improved that focused on three main areas: increasing availability, improving response times and having more staff to deliver advice line support. Conclusion The increasing demand for NHS rheumatology telephone advice line services requires a redesign of current systems to maximize accessibility and manage user expectations.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».