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Enregistrement W2130623123 · doi:10.1097/01.mcp.0000146783.18716.31

Advances in development and evaluation of asthma education programs

2004· review· en· W2130623123 sur OpenAlexaff
Shawna McGhan, Lisa Cicutto, A. Dean Befus

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkAstraZeneca (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaMedicineAsthma managementProcess (computing)IncentivePatient educationMedical educationNursingComputer scienceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Effective asthma education requires more than merely providing information on asthma. Behavior change and learning principles must be incorporated into educational programs. However, there remains much debate and research about the most effective strategies to educate people to deal effectively with their asthma. This article focuses on recent advances in theoretical and practical strategies and examines core elements of successful asthma education programs. RECENT FINDINGS: Asthma education has improved in recent years as a result of application of evidence-based, theoretical principles that guide learning and behavior modification. Many studies show a refreshing focus on how to teach and have made substantial contributions to testing educational theories and making meaningful improvements to those with asthma. Successful asthma education programs include behavior change strategies, shared care practices and communication skills, a clear educational process, tailoring to client needs and influencing factors, multiple teaching formats, and a continuum of care. SUMMARY: An array of effective and innovative asthma education programs have been developed and tested. However, numerous areas in asthma education require improvement and further research, such as real-world models, sensitivities to underserved populations or venues, innovative partnerships, continuum of care, and patient incentive/participation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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