Action plans in idiopathic pulmonary fibrosis: a qualitative study—‘I do what I can do’
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a progressive, incurable fibrotic lung disease in which patients and caregivers report a high symptom burden. Symptoms are often poorly managed and patients and caregivers struggle to alleviate their distress in the absence of self-management support. AIM: To explore perceptions of symptoms, symptom management strategies and self-efficacy for patients with IPF and caregivers who received self-management education and action plans created and provided in a Multidisciplinary Collaborative Interstitial Lung Disease (MDC-ILD) Clinic. DESIGN: A qualitative study was conducted with participants recruited from the MDC-ILD Clinic. Participants received an early integrated palliative approach; most attended ILD pulmonary rehabilitation and some received home care support. Semistructured interviews were conducted. Patient participants completed Measure Yourself Medical Outcome Profile (MYMOP) for symptom assessment and Chronic Obstructive Pulmonary Disease Self-Efficacy Scale to assess self-management efficacy. RESULTS: Thirteen patients and eight self-declared caregiver participants were interviewed. IPF severity ranged from mild to advanced disease. Participants integrated and personalised self-management strategies. They were intentional and confident, focused on living well and engaged in anticipatory planning. Twelve participants completed the MYMOP. Five reported dyspnoea. Four reported fatigue as an additional or only symptom. One reported cough. Five declared no dyspnoea, cough or fatigue. Participants reported 80% self-efficacy in symptom management. CONCLUSIONS: The approach to symptom self-management and education was beneficial to patients with IPF and caregiver participants. Participants personalised the strategies, focusing on living, and planned both in the moment and for the future. They were confident and expressed dignity and meaning in their lives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».