Home-Based, Peer-Led Chronic Illness Self-Management Training: Findings From a 1-Year Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Studies suggest peer-led self-management training improves chronic illness outcomes by enhancing illness management self-efficacy. Limitations of most studies, however, include use of multiple outcome measures without predesignated primary outcomes and lack of randomized follow-up beyond 6 months. We conducted a 1-year randomized controlled trial of Homing in on Health (HIOH), a Chronic Disease Self-Management Program variant, addressing these limitations. METHODS: We randomized outpatients (N = 415) aged 40 years and older and who had 1 or more of 6 common chronic illnesses, plus functional impairment, to HIOH delivered in homes or by telephone for 6 weeks or to usual care. Primary outcomes were the Medical Outcomes Study 36-ltem short-form health survey's physical component (PCS-36) and mental component (MCS-36) summary scores. Secondary outcomes included the EuroQol EQ-5D and visual analog scale (EQ VAS), hospitalizations, and health care expenditures. RESULTS: Compared with usual care, HIOH delivered in the home led to significantly higher illness management self-efficacy at 6 weeks (effect size = 0.27; 95% CI, 0.10-0.43) and at 6 months (0.17; 95% CI, 0.01-0.33), but not at 1 year. In-home HIOH had no significant effects on PCS-36 or MCS-36 scores and led to improvement in only 1 secondary outcome, the EQ VAS (1-year effect size = 0.40; CI, 0.14-0.66). HIOH delivered by telephone had no significant effects on any outcomes. CONCLUSIONS: Despite leading to improvements in self-efficacy comparable to those in other CDSMP studies, in-home HIOH had a limited sustained effect on only 1 secondary health status measure and no effect on utilization. These findings question the cost-effectiveness of peer-led illness self-management training from the health system perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | medium |
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».