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Enregistrement W2736120367 · doi:10.1155/2017/4521389

Developing and Implementing a Community-Based Model of Care for Fibromyalgia: A Feasibility Study

2017· article· en· W2736120367 sur OpenAlexaffabout
Michelle Teo, Bindu Mohan, Nelly D. Oelke

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryPenticton Regional HospitalUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupFibromyalgiaIntervention (counseling)Health careMedicineFamily medicineQuality managementPsychologyPhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background . Fibromyalgia (FM) is a complex disease posing challenges for primary care providers and specialists in its management. Aim . To evaluate the development and implementation of a comprehensive, integrated, community-based model of care for FM. Methods . A mixed methods feasibility study was completed in a small urban centre in southern British Columbia, Canada. Eleven adults with FM and a team of seven health care providers (HCPs) participated in a 10-week intervention involving education, exercise, and sleep management. Monthly “team-huddle” sessions with HCPs facilitated the integration of care. Data included health questionnaires, patient interviews, provider focus group/interviews, and provider surveys. Results . Both patients and HCPs valued the interprofessional team approach to care. Other key aspects included the benefits of the group, exercise, and the positive focus of the program. Effectiveness of the model showed promising results: quality of care for chronic illness, quality of life, and sleep showed significant (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>&lt;</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.05</mml:mn></mml:math>) differences from baseline to follow-up. Conclusions . Our community-based model of care for FM was successfully implemented. Further testing of the model will be required with a larger sample to determine its effectiveness, although promising results were apparent in our feasibility study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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