Clinical Decision-Making Tool for Safe and Effective Prescription of Exercise in Acute Exacerbations of Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Results From an Interdisciplinary Delphi Survey and Focus Groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exercise is recommended for people with an acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD), yet there is little information to guide safe and effective mobilization and exercise for these patients. OBJECTIVES: The purpose of this study was to develop a clinical decision-making tool to guide health care professionals in the assessment, prescription, monitoring, and progression of mobilization and therapeutic exercise for patients with AECOPD. DESIGN AND METHODS: A 3-round interdisciplinary Delphi panel identified and selected items based on a preselected consensus of 80%. These items were summarized in a paper-based tool titled Mobilization in Acute Exacerbations of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (AECOPD-Mob). Focus groups and questionnaires were subsequently used to conduct a sensibility evaluation of the tool. RESULTS: Nine researchers, 13 clinicians, and 7 individuals with COPD identified and approved 110 parameters for safe and effective exercise in AECOPD. These parameters were grouped into 5 categories: (1) "What to Assess Prior to Mobilization," (2) "When to Consider Not Mobilizing or to Discontinue Mobilization," (3) "What to Monitor During Mobilization for Patient Safety," (4) "How to Progress Mobilization to Enhance Effectiveness," and (5) "What to Confirm Prior to Discharge." The tool was evaluated in 4 focus groups of 18 health care professionals, 90% of whom reported the tool was easy to use, was concise, and would guide a health care professional who is new to the acute care setting and working with patients with AECOPD. LIMITATIONS: The tool was developed based on published evidence and expert opinion, so the applicability of the items to patients in all settings cannot be guaranteed. The Delphi panel consisted of health care professionals from Canada, so items may not be generalizable to other jurisdictions. CONCLUSIONS: The AECOPD-Mob provides practical and concise information on safe and effective exercise for the AECOPD population for use by the new graduate or novice acute care practitioner.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».