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Enregistrement W3048852867 · doi:10.2196/16318

Using the Self-Management Assessment Scale for Screening Support Needs in Type 2 Diabetes: Qualitative Study

2020· article· en· W3048852867 sur OpenAlexvenueno aff
Ulrika Öberg, Carl Johan Orre, Åsa Hörnsten, Lena Jutterström, Ulf Isaksson

Notice bibliographique

RevueJMIR Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedicinska fakulteten, Umeå UniversitetUmeå UniversitetKempe Foundation
Mots-clésEmpowermentSelf-managementNursingQualitative researchScale (ratio)MedicineHealth careDigital healthDiabetes managementPsychologyType 2 diabetesComputer scienceDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally, most countries face a common challenge by moving toward a population-based structure with an increasing number of older people living with chronic conditions such as type 2 diabetes. This creates a considerable burden on health care services. The use of digital tools to tackle health care challenges established views on traditional nursing, based on face-to-face meetings. Self-management is considered a key component of chronic care and can be defined as management of the day-to-day impact of a condition, something that is often a lifelong task. The use of a screening instrument, such as the Self-Management Assessment Scale (SMASc), offers the potential to guide primary health care nurses into person-centered self-management support, which in turn can help people strengthen their empowerment and self-management capabilities. However, research on self-management screening instruments is sparse, and no research on nurses' experiences using a digitalized scale for measuring patients' needs for self-management support in primary health care settings has been found. OBJECTIVE: This paper describes diabetes specialist nurses' (DSNs) experiences of a pilot implementation of the SMASc instrument as the basis for person-centered digital self-management support. METHODS: This qualitative study is based on observations and interviews analyzed using qualitative content analysis. RESULTS: From the perspectives of DSNs, the SMASc instrument offers insights that contribute to strengthened self-management support for people with type 2 diabetes by providing a new way of thinking and acting on the patient's term. Furthermore, the SMASc was seen as a screening instrument with good potential that embraces more than medical issues; it contributed to strengthening person-centered self-management support, and the instrument was considered to lead both parts, that is, DSNs and patients, to develop together through collaboration. CONCLUSIONS: Person-centered care is advocated as a model for good clinical practice; however, this is not always complied with. Screening instruments, such as the SMASc, may empower both nurses and patients with type 2 diabetes with more personalized care. Using a screening instrument in a patient meeting may also contribute to a role change in the work and practice of DSNs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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