The “Managing Fatigue” programme for people with multiple sclerosis – acceptance and feasibility with Swedish occupational therapists
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fatigue is common among people with multiple sclerosis (MS), and significantly influences engagement in occupations. The Managing Fatigue (MF) programme is an evidence-based occupational therapy group-based intervention, utilising self-management science that provides people with tools to manage fatigue. Although the national MS-guidelines in Sweden cite this as best practice, a Swedish version is not available.Aim: To translate and investigate the feasibility of a Swedish MF programme delivered by occupational therapists working with MS clients in Sweden.Material and methods: We used a mixed-methods design. Eight recruited occupational therapists, participated in a workshop prior to delivering the MF programme. Following programme delivery, they completed a questionnaire and participated in focus group interviews.Results: Each therapist conducted one programme with 5–9 MS clients. Overall, therapists were satisfied with programme content, and delivery was followed. Minor improvements were suggested, specifically in relation to how cognitive fatigue can be managed. Therapists acknowledged challenges moving from “expert” to supporting self-management.Conclusion: The MF programme is feasible in Sweden, and its client-centred and occupation focus is consistent with therapists’ scope of practice. In the future, acceptability and satisfaction from the perspectives of MS participants should be examined. Larger, more robust intervention studies evaluating effectiveness are also warranted.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».