The Chronic Disease Self-Management Program: the experience of frequent users of health care services and peer leaders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Large amount of evidence supports the contribution of the Stanford Chronic Disease Self-Management Program (CDSMP) to a global chronic disease management strategy. However, many studies have suggested further exploring of the factors influencing acceptance and completion of participants in this program. OBJECTIVE: This study aimed to describe and examine factors associated with acceptance and completion rates of the CDSMP among frequent users of health care services, and to highlight the experience of patients and peer leaders who facilitated the program. METHODS: A descriptive design with mixed sequential data was used. Acceptance and completion rates were calculated and their relationship with patient characteristics was examined in regression analysis (n = 167). Interviews were conducted among patients who accepted (n = 11) and refused (n = 13) to participate and with the program coordinator. Focus groups were held with the seven peer leaders who facilitated the program. Data were analysed using thematic analysis. RESULTS: Of the 167 patients invited, 60 (36%) accepted to participate in the program. Group format was the most frequent reason to decline the invitation to participate. Twenty-eight participants (47%) completed the program. Participants who dropped out during the program raised different reasons such as poor health and too much heterogeneity among participants. Factors such as location, schedule, content, group composition and facilitation were considered as important elements contributing to the success of the program. CONCLUSION: The CDSMP could therefore be considered as a self-management support option for this vulnerable clientele, while taking measures to avoid too much heterogeneity among participants to improve completion rates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».