Increasing Access to Chronic Disease Self-Management Programs in Rural and Remote Communities Using Telehealth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined whether a telehealth chronic disease self-management program (CDSMP) would lead to improvements in self-efficacy, health behaviors, and health status for chronically ill adults living in Northern Ontario, Canada. Two telehealth models were used: (1) single site, groups formed by participants at one telehealth site; and (2) multi-site, participants linked from multiple sites to form one telehealth group, as a strategy to increase access to the intervention for individuals living in rural and remote communities. SUBJECTS AND METHODS: Two hundred thirteen participants diagnosed with heart disease, stroke, lung disease, or arthritis attended the CDSMP at a preexisting Ontario Telemedicine Network studio from September 2007 to June 2008. The program includes six weekly, peer-facilitated sessions designed to help participants develop important self-management skills to improve their health and quality of life. Baseline and 4-month follow-up surveys were administered to assess self-efficacy beliefs, health behaviors, and health status information. Results were compared between single- and multi-site delivery models. RESULTS: Statistically significant improvements from baseline to 4-month follow-up were found for self-efficacy (6.6±1.8 to 7.0±1.8; p<0.001), exercise behavior, cognitive symptom management, communication with physicians, role function, psychological well-being, energy, health distress, and self-rated health. There were no statistically significant differences in outcomes between single- and multi-site groups. CONCLUSIONS: Improvements in self-efficacy, health status, and health behaviors were equally effective in single- and multi-site groups. Access to self-management programs could be greatly increased with telehealth using single- and multi-site groups in rural and remote communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».