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Enregistrement W2778671969 · doi:10.1097/mcp.0000000000000460

Self-management strategies in chronic obstructive pulmonary disease

2017· review· en· W2778671969 sur OpenAlexaff
Míriam Barrecheguren, Jean Bourbeau

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSelf-managementPsychological interventionQuality of life (healthcare)Disease managementIntervention (counseling)Goal settingMEDLINEHealth careDiseaseIntensive care medicinePhysical therapyNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Self-management has gained increased relevance in the management of chronic obstructive pulmonary disease patients. The heterogeneity in self-management interventions has complicated the development of recommendations for clinical practice. In this review, we present the latest findings regarding conceptual definition, effectiveness of self-management interventions and self-management strategies in chronic obstructive pulmonary disease as a first step toward personalized medicine: what, how and to whom? RECENT FINDINGS: Self-management interventions have shown benefits in improving health-related quality of life and reducing hospital admissions. Favorable outcomes can only be achieved if patients have an ultimate goal, that is their desired achievements in their life. In the continuum of care, the components of the self-management program will vary to adapt to the condition of the patient (disease severity, comorbidities) and to factors such as patient motivation, confidence (self-efficacy), access to health care, family and social support. A combination of education, case management and patient-centric action plan has shown the best chance of success. SUMMARY: The individual patient's needs, own preferences and personal goals should inform the design of any intervention with a behavioral component. A continuous loop process has to be implemented to constantly assess what work and does not work, aiming at achieving the desired outcomes for a given patient.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,321 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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