Characteristics of self-management among patients with complex health needs: a thematic analysis review
Notice bibliographique
Résumé
Objective There is a gap of knowledge among healthcare providers on characteristics of self-management among patients with chronic diseases and complex healthcare needs. Consequently, the objective of this paper was to identify characteristics of self-management among patients with chronic diseases and complex healthcare needs. Design Thematic analysis review of the literature. Methods We developed search strategies for the MEDLINE and CINAHL databases, covering the January 2000–October 2018 period. All articles in English or French addressing self-management among an adult clientele (18 years and older) with complex healthcare needs (multimorbidity, vulnerability, complexity and frequent use of health services) were included. Studies that addressed self-management of a single disease or that did not have any notion of complexity or vulnerability were excluded. A mixed thematic analysis, deductive and inductive, was performed by three evaluators as described by Miles et al . Results Twenty-one articles were included. Patients with complex healthcare needs present specific features related to self-management that can be exacerbated by deprived socioeconomic conditions. These patients must often prioritise care based on one dominant condition. They are at risk for depression, psychological distress and low self-efficacy, as well as for receiving contradictory information from healthcare providers. However, the knowledge and experiences acquired in the past in relation to their condition may help them improve their self-management skills. Conclusions This review identifies challenges to self-management for patients with complex healthcare needs, which are exacerbated in contexts of socioeconomic insecurity and proposes strategies to help healthcare providers better adapt their self-management support interventions to meet the specific needs of this vulnerable clientele.
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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) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».