The importance of interactions between patients and healthcare professionals for heart failure self-care: A systematic review of qualitative research into patient perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective heart failure (HF) self-care can improve clinical outcomes but is dependent on patients' undertaking a number of complex self-care behaviors. Research into the effectiveness of HF management programs demonstrates mixed results. There is a need to improve understanding of patient perspectives' of self-care need in order to enhance supportive interventions. AIM: This paper reports selected findings from a systematic review of qualitative research related to HF self-care need from the patients' perspective. The focus here is on those facets of patient-healthcare professional relationships perceived by patients to influence HF self-care. METHOD: We searched multiple healthcare databases to identify studies reporting qualitative findings with extractable data related to HF self-care need. Joanna Briggs Institute systematic review methods were employed and recognized meta-synthesis techniques were applied. Critical realist theory provided analytical direction to highlight how individual and contextual factors came together in complex ways to influence behavior and outcomes. RESULTS: Altogether 24 studies (1999-2012) containing data on patient-healthcare professional relationships and HF self-care were included. Interaction with healthcare professionals influenced self-care strongly but was notably mixed in terms of reported quality. Effective HF self-care was more evident when patients perceived that their healthcare professional was responsive, interested in their individual needs, and shared information. Poor communication and lack of continuity presented common barriers to HF self-care. CONCLUSION: Interactions and relationships with clinicians play a substantial role in patients' capacity for HF self-care. The way healthcare professionals interact with patients strongly influences patients' understanding about their condition and self-care behaviors.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».