Improving support for heart failure patients: a systematic review to understand patients' perspectives on self‐care
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This systematic review aimed to generate patient-focussed recommendations to enhance support of heart failure self-care by examining patients' experiences, perspectives and self-care behaviours. BACKGROUND: Despite increased recognition of the importance of heart failure self-care, patients' knowledge and practices around this self-care and interventions to improve it are inconsistent. Consequently, current guidelines focus on what the domains of heart failure self-care are, more so than the ways to improve this care. DESIGN: Systematic review and qualitative interpretive synthesis. DATA SOURCES: A systematic, comprehensive and detailed search of 11 databases was conducted until March, 2012 for papers published 1995-2012: 37 studies were included (1343 patients, 75 caregivers, 63 health care professionals) that contained a qualitative research component and data on adult patients' heart failure self-care. REVIEW METHODS: This interpretive synthesis used a recognized approach consisting of a multi-stage analytic process; in addition, the included studies underwent quality appraisal. RESULTS: Findings indicate that while patients could often recall health professionals' self-care advice, they were unable to integrate this knowledge into daily life. Attempts to manage HF were based on how patients 'felt' rather than clinical indicators of worsening symptoms. Self-efficacy and learning from past management experiences facilitated favourable outcomes - these enabled patients and caregivers to adeptly apply self-care strategies into daily activities. CONCLUSIONS: Addressing common but basic knowledge misconceptions regarding the domains of HF self-care is insufficient to increase effective HF self-care; this should be supplemented with strategies with patients and family members to promote self-efficacy, learning and adaptation/application of recommendations to daily life.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».