COMMUNITY MANAGEMENT OF CHRONIC DISEASE: AN ALTERNATIVE MODEL FOR SENIORS WITH MULTIPLE MORBIDITIES
Notice bibliographique
Résumé
Managing the increasing prevalence of chronic diseases (CD) has become a priority globally. However, the feasibility of using a CD self-management approach with older individuals with multiple morbidities, and reduced physical and cognitive abilities to deal with the impact of these conditions in their day-to-day lives, is increasingly being challenged. We propose CD management for older individuals is best done in a collective community context using a community capacity building approach that actively engages residents of the community as a whole in raising awareness, identifying neighbours at risk and providing peer-led education and ongoing mentoring to improve persistence with positive lifestyle changes. Employing this approach has shown a significant increase in screening for osteoporosis in a naturally occurring retirement community (NORC) of seniors in London, Ontario Canada (n=105; mean age=80.5 ±6.9; p<.001). We are now trialing this in a further study of osteoarthritis prevention and management. Critical elements of our model include training community residents to become CD advocates and coaches, building relationships and sustained supportive networks and peer mentorship programs, and designing tools to make it easier for older community members to address key issues with their family physicians. Our findings suggest guidance is more important than knowledge to enable behavior change. Leveraging knowledge from physician to community advocates to peers/patients at a community level brings economies of scale. This process is an essential link along the continuum of RCT, to guideline development, to screening, assessment and management of chronic diseases and offers a new evidence-based approach.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».