How does it feel to be a problem? Patients’ experiences of self‐management support in New Zealand and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of long-term conditions is the "healthcare equivalent to climate change." People with long-term conditions often feel they are a problem, a burden to themselves, their family and friends. Providers struggle to support patients to self-manage. The Practical Reviews in Self-Management Support (PRISMS) taxonomy lists what provider actions might support patient self-management. OBJECTIVE: To offer providers advice on how to support patient self-management. DESIGN: Semi-structured interviews with 40 patient-participants. SETTING AND PARTICIPANTS: Three case studies of primary health-care organizations in New Zealand and Canada serving diverse populations. Participants were older adults with long-term conditions who needed support to live in the community. MAIN OUTCOME MEASURES: Qualitative description to classify patient narratives of self-management support according to the PRISMS taxonomy with thematic analysis to explore how support was acceptable and effective. RESULTS: Patients identified a relationship-in-action as the mechanism, the how by which providers supported them to self-manage. When providers acted upon knowledge of patient lives and priorities, these patients were often willing to try activities or medications they had resisted in the past. Effective self-management support saw PRISMS components delivered in patient-specific combinations by individual providers or teams. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Providers who establish relationships with patients can support them to self-manage and improve health outcomes. Delivery of taxonomy components, in the absence of a relationship, is unlikely to be either acceptable or effective. Providers need to be aware that social determinants of health can constrain patients' options to self-manage.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».