Education Experiences of Adult Subjects and Caregivers for Mechanical Insufflation-Exsufflation at Home
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2014, the Ministry of Health of Ontario, Canada, approved a program of public funding for specialist-prescribed mechanical insufflation-exsufflation (MI-E) devices for home use by individuals with neuromuscular respiratory insufficiency. Since 2014, 1,926 MI-E devices have been provided, exceeding device-use projections. Few studies describe the initial and ongoing education and support needs of home MI-E users and their family caregivers. This study aimed to explore the requirements of initial and ongoing education and support for MI-E device use, user confidence, and barriers and facilitators to home MI-E. METHODS: We conducted semi-structured interviews with new (< 6 months) and established (6-48 months) MI-E users and family caregivers. Device users rated their confidence on a numeric rating scale of 1 (not confident) to 10 (very confident). RESULTS: We recruited 14 new and 14 established MI-E users and caregivers (including 9 dyads), and we conducted 28 interviews. Both new and established users were highly confident in use of MI-E (mean ± SD scores were 8.8 ± 1.2 and 8.3 ± 2.1, respectively). Overall, the subjects were satisfied with their initial education, which consisted of a 1-2 h one-on-one session at home or in the clinic with a device demonstration and hands-on practice. Subjects viewed hands-on practice and teaching of caregivers as more beneficial than written materials. Ongoing support for device use was variable. Most subjects indicated a lack of specific follow-up, which resulted in uncertainty about whether they were using the MI-E device correctly or whether MI-E was effective. Facilitators to device utilization were ease of use, initial training, support from formal or informal caregivers, and symptom relief. Barriers were inadequate education on MI-E purpose, technique, and benefit; lack of follow-up; and inadequate knowledge of MI-E by nonspecialist health providers. CONCLUSIONS: The current model of home MI-E education at initiation meets user and caregiver needs. Better ongoing education and follow-up are needed to sustain the benefits through assessment of MI-E technique and its effectiveness.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».