Effectiveness of a chronic disease self-management program in Mexico: A randomized controlled study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the effectiveness of a Spanish-language version of the Stanford Chronic Disease Self-management Program among adults who received medical care in community health centers in Mexico.Methods: This was a prospective, randomized study with Mexican users of community health centers in Tampico, Mexico, conducted between September 2015 and July 2016. A total of 120 adults aged 18 years or older were randomly assigned to intervention (n = 62) and control (n = 58) groups. Data were collected at baseline and at 3 and 6 months post intervention using a structured questionnaire. A repeated measures ANOVA was used for data analysis.Results: Statistically significant differences were found in intervention participants at 3 and 6 months post intervention compared to baseline and the control group for self-management behaviors, including: social activity limitation, quality of life perception, depression, stress, physical activity, communication with physicians, adherence to physician visits, and self-management behaviors.Conclusions: Chronic disease self-management programs (CDSMP) with Mexican adults in community settings are effective in improving their health and self-management behaviors. Further research is needed to assess CDSMP in Mexico and Latin America using objective measurements and examining health outcomes and self-management maintenance over longer periods of time.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».