Evaluation of the Interaction Model of Client Health Behavior‐based multifaceted intervention on patient activation and osteoarthritis symptoms
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study evaluated a multifaceted intervention for osteoarthritis symptoms. METHODS: A cluster randomized controlled trial was conducted with a convenience sample of 90 patients aged between 45 and 82 years, who were recruited from three Community Health Posts (CHPs). The CHPs were randomized into two experimental groups (E1 and E2) and one control group (C). The intervention included health education and counseling combined with exercise classes based on the Interaction Model of Client Health Behavior. Trained community health nurse practitioners led the intervention. Stretching exercise (E1) and walking (E2) combined with muscle strengthening exercise were provided. The instruments included the Patient Activation Measure (PAM), Korean version of the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (K-WOMAC), Stanford Health Assessment Questionnaire Disability Scale (HAQDS), and Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D). The HAQDS was measured using an ordinal scale, and Likert scales were used for the other instruments. Chi-square test and analysis of covariance were used; P values <.05 were considered significant. The study was conducted in 2014. RESULTS: The groups were similar at the baseline (P > .05) except for joint pain and patient activation (P < .05). At post-test, the changes in the mean scores were significant for joint pain and stiffness, and physical functioning. E2 with walking exercise showed better improvements in joint pain and physical functioning than the other groups (P < .01). CONCLUSIONS: Eight sessions of multifaceted intervention improved the osteoarthritis symptoms. Follow-up studies will be needed to determine the intermediate and long-term effects of the multifaceted intervention.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».