Effectiveness of Nurse-Driven Inhaler Education on Inhaler Proficiency and Compliance Among Obstructive Lung Disease Patients: A Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Health education on proper inhaler usage is the most feasible and accessible strategy to increase inhaler effectiveness. Purpose To assess the impact of nurse-driven inhaler education on the compliance and proficiency of using inhalers among inhaler users. Methods This single-center, quasi-experimental study included the implementation of an individualized 60-min educational session on inhalers use. Health education and pretest and posttest outcomes were assessed by the Inhaler Proficiency Schedule and Patient Reported Behaviour tools. Results One hundred and twenty-one participants joined the study. At pretest, participants showed inadequate knowledge of general inhaler use. No previous training had been received by participants and difficulty with use and complications from using the inhalers were reported. At posttest, participants reported improvement in inhaler proficiency scores from 5.72 to 8.60 ( t = 17.99, df = 220, p < 0.001). Likewise, they showed a significant reduction towards the noncompliant behaviors from 15.21 to 11.19 ( t = 16.388, df = 238, p < 0.001). Conclusions Nurse-driven inhaler education yielded positive outcomes in both inhaler proficiency and compliance. The patients' assessment of using inhalers is crucial to determine the patients' educational deficits.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».