The Quebec Respiratory Health Education Network: Integrating a model of self-management education in COPD primary care
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to evaluate whether a chronic obstructive pulmonary disease (COPD) self-management education program with coaching of a case manager improves patient-related outcomes and leads to practice changes in primary care. COPD patients from six family medicine clinics (FMCs) participated in a 1-year educational program offered by trained case managers who focused on treatment adherence, inhaler techniques, smoking cessation, and the use of an action plan for exacerbations. Health-care utilization, health-related quality of life (HRQL), treatment adherence, inhaler technique, and COPD knowledge were assessed at each visit with validated questionnaires. We also evaluated whether the use of spirometry and the assessment of individual patient needs led to a more COPD-targeted treatment by primary care physicians, based on changes in prescriptions for COPD (medication, immunization, and written action plan). Fifty-four patients completed the follow-up visits and were included in the analysis. The number of unscheduled physician visits went from 40 the year before intervention to 17 after 1 year of educational intervention ( p = 0.033). Emergency room visits went from five to two and hospitalizations from two to three (NS). Significant improvements were observed in HRQL ( p = 0.0001), treatment adherence ( p = 0.025), adequate inhaler technique ( p < 0.0001), and COPD knowledge ( p < 0.001). Primary care physicians increased their prescriptions for long-acting bronchodilators with/without inhaled corticosteroid, flu immunizations, and COPD action plans in the event patient had an exacerbation. The COPD self-management educational intervention in FMCs reduced unscheduled visits to the clinic and improved patients' quality of life, self-management skills, and knowledge. The program had a positive impact on COPD-related practices by primary care physicians in the FMCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».