Perspectives that Influence Action Plans for Chronic Obstructive Pulmonary Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prompt treatment of acute exacerbations (AEs) in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) improves quality of life and reduces the use of health care resources. Although patient self-management through an individualized action plan (AP) can help with early initiation of therapy, its use is critically dependent on the patient recognizing the features of an exacerbation. OBJECTIVE: To describe COPD patients' experiences with AEs, as well as health care professionals' (HCPs') attitudes toward the provision of an AP as part of self-management education. METHODS: Thirty-two patients with moderate to severe COPD who recently experienced at least one AE, and 22 HCPs with experience in the management of COPD, were interviewed. RESULTS: The most common symptoms and signs associated with an AE were difficulty breathing (84%), fatigue (81%), cold symptoms (59%), changes in sputum colour (53%) or amount (47%), and cough (44%). The main precipitants identified were environmental triggers (47%), infective agents (31%), excessive activities (25%), emotional factors (16%) and changes in medications (9%). Strategies for dyspnea relief included increasing medications (72%), resting (56%), avoiding exposure to environmental triggers (41%) and performing breathing exercises (31%). Patients supported the use of an AP and recommended that it be individualized for symptoms and triggers, and that it should also include strategies for addressing anxiety and depression. HCPs also supported the use of an individualized AP and recommended that it be regularly revisited, depending on the patient's disease severity. CONCLUSIONS: Patients' experiences with AEs do not always conform to a standard medical definition. Therefore, an understanding of their experience is of value in the design of an individualized AP. HCPs support the use of an AP that emphasizes self-management of exacerbations as well as general COPD management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».