Structured Telephone Support Intervention: Improved Heart Failure Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Presently, 6.5 million Americans are living with heart failure (HF). These patients are expected to follow a complex self-management regimen at home. Several demographic and psychosocial factors limit patients with HF in following the prescribed self-management recommendations at home. Poor self-care is associated with increased hospital re-admissions. Under the Affordable Care Act, there are financial implications related to hospital re-admissions for hospitals and programs such as the Program of All-Inclusive Care for the Elderly (PACE) in Pinellas County, Florida. Previous studies and systematic reviews demonstrated improvement in self-management and quality of life (QoL) in patients with HF with structured telephone support (STS) and short message service text messaging (SMS). OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effects of STS and SMS on self-care, knowledge, medication adherence, and QoL of patients with HF. METHODS: A prospective quality improvement project using a pre-post design was implemented. Data were collected at baseline, 30 days, and 3 months from 51 patients with HF who were enrolled in PACE in Pinellas County, Florida. All participants received STS and SMS for 30 days. The feasibility and sustained benefit of using STS and SMS was assessed at a 3-month follow-up. RESULTS: =0.81; P=.01). The results also demonstrated the sustained benefit with improved HF self-care maintenance, self-care management, self-care confidence, knowledge, medication adherence, and physical and mental health (SF-12) at 3 months with P<.05 for all outcomes. Living status and social support had a strong correlation with HF outcomes. Younger participants (aged less than 65 years) performed extremely well compared with older adults. CONCLUSIONS: STS and SMS were feasible to use among PACE participants with sustained benefits at 3 months. Implementing STS and SMS may serve as viable options to improve HF outcomes. Improving outcomes with HF affects hospital systems and the agencies that monitor and provide care for outpatients and those in independent or assisted-living facilities. Investigating viable options and support for implementation will improve outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».