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Enregistrement W2936347179 · doi:10.1136/lupus-2019-lsm.191

191 MyLupusGuide, a lupus-specific web interactive navigator, improves self-efficacy and activation in patients with low activation and in men

2019· article· en· W2936347179 sur OpenAlexaffabout
Paul R. Fortin, Carolyn Neville, Anne‐Sophie Julien, Elham Rahme, Murray Rochon, Vinita Haroun, Évelyne Vinet, Christine Peschken, Ann E. Clarke, Janet Pope, Stephanie Keeling, Antonio Aviña-Zubieta, Douglas P. Smith, Mark Matsos, Marie Hudson, Jodie Young, Anna‐Lisa Morrison, Davy Eng, Deborah DaCosta

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of OttawaWestern UniversityResearch CanadaUniversity of ManitobaMcGill UniversityUniversity of CalgaryMcGill University Health CentreUniversity of AlbertaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystemic lupus erythematosusPopulationCoping (psychology)Physical therapyInternal medicineDiseaseClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Systemic Lupus Erythematosus (SLE) is an unpredictable multisystem chronic disease that leads to insecurity, requires life-style adaptations, work accommodations and longterm medication use. We previously reported that a web-based interactive navigator named MyLupusGuide (MLG) was well accepted by lupus patients and met with their informational needs. When used without reinforcement however MLG did not change patient activation towards self-management. We performed additional analyses to test if subgroups of patients were more likely to become activated than others in a large lupus population. Methods Population and recruitment strategy: Patients from ten lupus centers were randomized to either immediate access to MLG (NOW) or usual care (LATER). Partial cross-over occurred at three months and there was a final assessment at six months. Data collected: Demographic and socioeconomic data were collected at baseline. The 13-item Patient Activation Measure (PAM) was used to assess patient`s healthcare engagement. Higher PAM score relates to greater engagement. Additional self-reported measures for self-efficacy (Lupus Self-Efficacy Scale - LSES) and coping strategies (Coping with Health Injuries and Problems - CHIP) were obtained at baseline, 3 and 6 months. Statistical analyses: Linear mixed models were used to test the evolution of PAM over time between groups. This abstract reports on the following subanalyses: analyses of the subgroup with low PAM score at baseline and of being male or female, and analyses of other outcomes such as LSES and CHIP. Results A total of 541 of 1920 (28%) lupus patients responded at baseline, 399 at 3 months and 355 at 6 months. At baseline, mean (sd) age=50.1 (14.2) years, female=93%, Caucasian=74%, disease duration=16.9 (11.9) years and PAM score=61.1 (13.5). The following subanalyses (table 1) showed a beneficial effect of MLG on activation after three months in the subgroup of patients with low PAM at baseline, as well as for men. A significant improvement in LSES was also observed after 3 months of exposure to MLG but there was no change in CHIP. Conclusions At 3 months, access to MLG improved activation in patients with a low activation at baseline and in men. Self-efficacy also improved significantly without changes in coping strategies. The MLG is a unique web-based resource that provides reliable information for patients with lupus to assist them with disease management and lifestyle adaptations. Funding Source(s): A Knowledge-to-Action Canadian Institute for Health Research grant. Dr. Fortin holds a Canada Research Chair.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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