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Enregistrement W6977662730 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6869957.v1

Multi-level strategies to improve equitable timely person-centred osteoarthritis care for diverse women: qualitative interviews with women and healthcare professionals

2024· other· en· W6977662730 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhytochemistry and Bioactive Compounds
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemToronto General HospitalUniversity of TorontoSickKids FoundationWest Park Healthcare CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careQualitative researchHealth professionalsQuality (philosophy)Content analysisMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Women are more likely to develop osteoarthritis (OA), and have greater OA pain and disability compared with men, but are less likely to receive guideline-recommended management, particularly racialized women. OA care of diverse women, and strategies to improve the quality of their OA care is understudied. The purpose of this study was to explore strategies to overcome barriers of access to OA care for diverse women. Methods We conducted qualitative interviews with key informants and used content analysis to identify themes regarding what constitutes person-centred OA care, barriers of OA care, and strategies to support equitable timely access to person-centred OA care. Results We interviewed 27 women who varied by ethno-cultural group (e.g. African or Caribbean Black, Chinese, Filipino, Indian, Pakistani, Caucasian), age, region of Canada, level of education, location of OA and years with OA; and 31 healthcare professionals who varied by profession (e.g. family physician, nurse practitioner, community pharmacist, physio- and occupational therapists, chiropractors, healthcare executives, policy-makers), career stage, region of Canada and type of organization. Participants within and across groups largely agreed on approaches for person-centred OA care across six domains: foster a healing relationship, exchange information, address emotions, manage uncertainty, share decisions and enable self-management. Participants identified 22 barriers of access and 18 strategies to overcome barriers at the patient- (e.g. educational sessions and materials that accommodate cultural norms offered in different languages and formats for persons affected by OA), healthcare professional- (e.g. medical and continuing education on OA and on providing OA care tailored to intersectional factors) and system- (e.g. public health campaigns to raise awareness of OA, and how to prevent and manage it; self-referral to and public funding for therapy, greater number and ethno-cultural diversity of healthcare professionals, healthcare policies that address the needs of diverse women, dedicated inter-professional OA clinics, and a national strategy to coordinate OA care) levels. Conclusions This research contributes to a gap in knowledge of how to optimize OA care for disadvantaged groups including diverse women. Ongoing efforts are needed to examine how best to implement these strategies, which will require multi-sector collaboration and must engage diverse women.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,012
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,249 · 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

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Publié2024
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Résumé présentoui

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