The Path to Self-Management: A Qualitative Study Involving Older People with Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This qualitative study sought to explore older people's experience of ageing with multiple sclerosis (MS) and to describe the natural history of self-management from their points of view. METHODS: Eighteen people over age 55 and living with MS for at least 20 years were recruited from an MS clinic and rehabilitation outpatient records. Interviews (60-80 min), using open-ended questions, explored participants' lifelong experiences of MS. Following interview transcription, data were coded and analyzed; themes, subthemes, and their relationships were described based on consensus. RESULTS: Participants recounted their diagnosis process, their life experience with MS, and how they eventually accepted their disease, adapted, and moved toward self-management. The findings included vivid descriptions of social relationships, health care interactions, overcoming barriers, and the emotions associated with living with MS. A conceptual model of phases of self-management, from diagnosis to integration of MS into a sense of self, was developed. CONCLUSIONS: Study participants valued self-management and described its phases, facilitators, and inhibitors from their points of view. Over years and decades, learning from life experiences, trial and error, and interactions with health care professionals, participants seemed to consolidate MS into their sense of self. Self-determination, social support, strong problem-solving abilities, and collaborative relationships with health professionals aided adaptation and coping. Findings from this study make initial steps toward understanding how MS self-management evolves over the life course and how self-management programmes can help people with MS begin to manage wellness earlier in their lives.
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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 | 0,017 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».