Increasing Access to Chronic Disease Self-Management Programs in Rural and Remote Communities Using Telehealth
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle