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Enregistrement W1599915479 · doi:10.25011/cim.v30i3.1750

A Model Applied to a Real Life Situation: Self-Management with a Written Action Plan for Early Treatment of COPD Exacerbations

2007· article· en· W1599915479 sur OpenAlexaffvenue
Diane Nault, Maria F. Sedano, Lorena Soto‐Retes, Alexandre Joubert, Isabelle Drouin, Jean Bourbeau

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExacerbationPrednisoneCOPDMedical prescriptionAction planSputumIntensive care medicinePhysical therapyInternal medicineEmergency medicineNursingTuberculosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We hypothesized that self-management education with the use of a written action plan provided by a nurse case manager can help patients to gain the proper skills to start an early treatment for an acute exacerbation. Methods: COPD patients from an outpatient clinic with access to a written action plan and self-administered prescription were instructed to initiate their antibiotics and/or prednisone in case of exacerbation, and call their nurse case manager for supervision. The following data was collected: symptoms change, patients delay in taking action to treat their exacerbations (starting antibiotics and prednisone, calling the case manager) and use of hospital services. Results: We report on 187 exacerbations occurring in a cohort of 113 moderate / severe COPD patients with FEV1 of 37 ± 16% predicted (mean ± SD). 161 exacerbations were supervised by the case manager at the time of the event. The remaining 26 exacerbations were detected after the event. 87% of the supervised exacerbations presented with 2 major symptoms (increased dyspnea, increased sputum volume and/or purulent sputum). Patient’s delay to initiate treatment in supervised exacerbations was 2.04 ± 1.8 days; 85% took action to treat the exacerbation within 3 days. The treatment for supervised and unsupervised exacerbations was similar (slightly more antibiotics and prednisone were used for unsupervised ones) and they had similarly favourable outcomes in terms of health services use, with 68.5% of the exacerbations not requiring any hospital services. Conclusions: Patients can take an active role, acquire the skills to recognize exacerbation symptoms and start an early treatment of antibiotics and prednisone according to the directives of their written action plan.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,137 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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