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Enregistrement W6966702241 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.128

Negative Health Impacts of Navigating the Healthcare System for Musculoskeletal Conditions: Healthcare User Perspectives

2025· article· en· W6966702241 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensAlberta Health ServicesRed Deer PolytechnicUniversity of WinnipegMount Royal UniversityCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careQualitative researchHealthcare systemPublic healthMental healthPatient satisfactionMEDLINEQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Musculoskeletal (MSK) disorders pose a significant public health challenge, affecting patient quality of life, productivity, and healthcare costs. While the negative impacts of living with chronic MSK conditions are well-studied, the health impacts associated with navigating the healthcare system for MSK care remain underexplored. The objective of this research is to explore patients’ experiences of navigating the healthcare system for (soft tissue) knee, shoulder, and lower back conditions and understand the connections between aspects of health system navigation and negative health impacts. Methods This qualitative study used interpretive description methodology to explore patients’ experiences with the MSK healthcare system for knee, shoulder, and lower back issues. Data was collected from November 2022 to December 2023 through 1-on-1 semi-structured telephone interviews. Interviews were transcribed and analyzed using framework analysis. The study received ethics approval from the University of Calgary Conjoint Health Research Ethics Board (REB22-0881). Results 73 individuals (61.6% female, 47.5 median age) participated in the study. Over half of participants experienced negative health impacts due to navigating the MSK healthcare system. Reported issues included physical decline (debilitation, new symptoms), mental health challenges (depression, anxiety, loss of self, disempowered), and prolonged suffering (pain, suicidal ideations). The contributing factors were lack of access to effective treatments, lack of compassionate care, perpetual waiting, care discontinuity, and lack of provider knowledge. Conclusion The findings highlight systemic issues that worsen patient health and hinder well-being, emphasizing the need for comprehensive MSK healthcare reform. A well-integrated, patient-centered system is crucial for optimizing care delivery and empowering patients in their MSK care. Policymakers and healthcare administrators must address these systemic barriers to improve accessibility, care integration, and continuity. Future research should assess the systemic impacts of healthcare navigation on patient health and satisfaction.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission3
Résumé présentoui

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