Effects of a Proactive Interdisciplinary Self-Management Program on Patient Self-Efficacy and Participation During Practice Nurse Consultations: A Randomized Controlled Trial in Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nowadays, patients with chronic conditions such as type 2 diabetes mellitus (T2DM) need and want to be more active participants in their health care. This study aimed to investigate the effects of the Proactive Interdisciplinary Self-Management (PRISMA) training program on participation during consultations with practice nurses and self-efficacy of patients with T2DM in general practice. METHODS: Within a randomized controlled trial, patients were followed for 6 months. They received either PRISMA in addition to usual care or usual care only. Self-efficacy was assessed using the 5-item Perceived Efficacy in Patient-Physician Interactions (PEPPI-5) scale. Consultations were video-recorded and analyzed using the Roter interaction analysis system. Multilevel analysis was carried out. RESULTS: No differences in the PEPPI-5 were found between the intervention (n = 101) and control groups (n = 102) (U = 1,737.5, z = -0.2, P = 0.8). In addition, the groups did not differ in patient participation. However, patients who attended the PRISMA program expressed more counselling utterances (B = 0.22; standard error (SE) = 0.09). CONCLUSIONS: PRISMA did not result in higher self-efficacy or patient participation during the consultation with practice nurses at 6 months. Possibly, two training sessions are insufficient and a more powerful intervention might be needed. However, the study showed indications that patients counselled themselves more frequently during the consultation. Practice nurses could stimulate patients who are already engaged in self-counselling by further specifying their goals of behavior change.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».