Energy management education and occupation-related outcomes in adults with chronic diseases: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Fatigue is a pervasive symptom of chronic disease that often interferes with occupational performance. Our objective was to describe what is known about energy management education and occupation-related outcomes in adults with chronic diseases. Methods Seven electronic databases were searched for relevant literature published before August 2019. Eligible articles were full-text, available in English, and studied energy management education in adults with a chronic disease. The first author assessed article eligibility with validation from a second reviewer, extracted characteristics of included studies, and described them using descriptive statistics. A narrative synthesis of findings was conducted for each chronic disease population. Results Forty-four studies addressed eight different chronic disease populations. The most common program delivery format was face-to-face in a group setting (42%), 39% of programs were informed by a learning theory, and their median cumulative length was 8 hours. Positive outcomes were associated with a specific, group-based energy management program in people with multiple sclerosis. The evidence on other energy management programs and in other chronic disease populations was more limited and inconclusive. Conclusions Further research is needed to understand the impact of energy management education in chronic disease populations beyond multiple sclerosis, and its impact on occupational performance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».