Web-Based Tailored Nursing Intervention to Support Medication Self-management
Notice bibliographique
Résumé
Optimal adherence to immunosuppressive medication is essential to kidney graft success. A Web-based tailored virtual nursing intervention was developed to promote medication adherence and support self-management among kidney transplant recipients. A qualitative study was undertaken in a hospital setting in Montreal (Canada) to document how users experience the intervention and to explore medication intake self-management behaviors. To participate, transplant recipients had to be at least 18 years old and had to have completed at least one computer session of the intervention. Semistructured interviews were conducted with 10 participants (two women, eight men) with a mean age of 47.8 years. They reported receiving their latest renal transplant on average 10.6 years prior. Content analysis of the interview transcripts yielded five major themes: (1) kidney transplant is a gift from life; (2) routinization of medication intake; (3) intervention is a new and positive experience; (4) using the intervention offers many benefits; and (5) individual relevance of the intervention. Patient experience shows the intervention is acceptable and can help better manage medication intake. Results also underscore the importance of offering the intervention early in the care trajectory of transplant recipients. Web-based tailored virtual nursing interventions could constitute an easily available adjunct to existing specialized services.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».