Toward consensus on self-management support: the international chronic condition self-management support framework
Notice bibliographique
Résumé
Self-management support (SMS) initiatives have been hampered by insufficient attention to underserved and disadvantaged populations, a lack of integration between health, personal and social domains, over emphasis on individual responsibility and insufficient attention to ethical issues. This paper describes a SMS framework that provides guidance in developing comprehensive and coordinated approaches to SMS that may address these gaps and provides direction for decision makers in developing and implementing SMS initiatives in key areas at local levels. The framework was developed by researchers, policy-makers, practitioners and consumers from 5 English-speaking countries and reviewed by 203 individuals in 16 countries using an e-survey process. While developments in SMS will inevitably reflect local and regional contexts and needs, the strategic framework provides an emerging consensus on how we need to move SMS conceptualization, planning and development forward. The framework provides definitions of self-management (SM) and SMS, a collective vision, eight guiding principles and seven strategic directions. The framework combines important and relevant SM issues into a strategic document that provides potential value to the SMS field by helping decision-makers plan SMS initiatives that reflect local and regional needs and by catalyzing and expanding our thinking about the SMS field in relation to system thinking; shared responsibility; health equity and ethical issues. The framework was developed with the understanding that our knowledge and experience of SMS is continually evolving and that it should be modified and adapted as more evidence is available, and approaches in SMS advance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,082 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,024 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».