Medication Management Frameworks in the Context of Self-Management: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many individuals take multiple prescribed and unprescribed medications, also known as polypharmacy, which can be problematic. Improving medication self-management is important; however, most medication management frameworks focus on adherence and limit the integration of the core components of self-management. Therefore, the objective of this scoping review was to identify what is reported in the literature on medication management frameworks or models within the context of self-management. METHODS: Electronic databases (Medline, Embase, CINAHL and Cochrane Library) and grey literature (healthcare and government organization websites) were searched for articles that described a framework or model developed or adapted for medication management, included components of self-management and was published from January 2000 to January 2020. During the screening of titles and abstracts, 5668 articles were reviewed, 5242 were excluded and 426 were then assessed at the full-text level. Thirty-nine articles met the eligibility criteria and were included in the review. RESULTS: About half of the frameworks were newly developed (n=20), while the other half were adapted from, or applied, a previous model or framework (n=19). The majority of frameworks focused on medication adherence and most of the self-management domains were categorized as medical management, followed by emotional and role management. CONCLUSION: Medication self-management is a complex process and often impacts multiple areas of an individual's life. It is important for future frameworks to incorporate a comprehensive, holistic conceptualization of self-management that is inclusive of the three self-management domains - medical, emotional and role management.
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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 | 0,020 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».