Self-managing and managing self: practical and moral dilemmas in accounts of living with chronic illness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient education self-management programmes draw on sociological understanding of experiencing single chronic illnesses, but health practitioners do not always recognize the tensions and ambiguities permeating individuals' management experiences, particularly for those with multiple morbidity. The aim of this study was to illuminate how people negotiate multiple chronic illness, and everyday life. METHODS: A sample of 23 people in their early 50s was recruited from a community health survey in Scotland. The participants had four or more chronic illnesses and were interviewed twice. The qualitative data that were generated highlighted the impact of illness and associated management strategies, as people attempted to continue familiar lives. Analysis was based on constant comparison and informed by a narrative approach. RESULTS: People used multiple techniques to manage symptoms and conveyed a moral obligation to manage 'well'. However, maintaining valued social roles, coherent identities and a 'normal life' were prioritized, sometimes over symptom containment. This led to tensions, and participants faced moral dilemmas as they self-managed. DISCUSSION: Self-management policies, programmes and healthcare practitioners need to recognize the tensions that people experience as they negotiate symptoms, valued social roles, positive identities, and daily life. Addressing these issues may improve opportunities to support patients in particular contexts, and enhance self-management.
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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 | 0,019 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,058 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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 ».