Using an Electronic Self‐Management Tool to Support Patients with Chronic Kidney Disease (CKD): A CKD Clinic Self‐Care Model
Notice bibliographique
Résumé
New healthcare delivery models are needed to enhance the patient experience and improve quality of care for individuals with chronic conditions such as kidney disease. One potential avenue is to implement self-management strategies. There is growing evidence that self-management interventions help optimize various aspects of chronic disease management. With the increasing use of information technology (IT) in health care, chronic disease management programs are incorporating IT solutions to support patient self-management practices. IT solutions have the ability to promote key principles of self-management, namely education, empowerment, and collaboration. Positive clinical outcomes have been demonstrated for a number of chronic conditions when IT solutions were incorporated into self-management programs. There is a paucity of evidence for self-management in chronic kidney disease (CKD) patients. Furthermore, IT strategies have not been tested in this patient population to the same extent as other chronic conditions (e.g., diabetes, hypertension). Therefore, it is currently unknown if IT strategies will promote self-management behaviors and lead to improvements in overall patient care. We designed and developed an IT solution called My KidneyCare Centre to support self-management strategies for patients with CKD. In this review, we discuss the rationale and vision of incorporating an electronic self-management tool to support the care of patients with CKD.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».