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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».