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Enregistrement W3206168336 · doi:10.21203/rs.3.rs-968236/v1

The Stay Strong App as a Self-Management Tool for First Nations People with Chronic Kidney Disease: A Qualitative Study

2021· preprint· en· W3206168336 sur OpenAlexaboutno aff
Tricia Nagel, Kylie Dingwall, Michelle Sweet, David Kavanagh, Sandawana William Majoni, Cherian Sajiv, Alan Cass

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésPsychosocialPsychological interventionThematic analysisQuality of life (healthcare)MedicineDistressIntervention (counseling)Kidney diseaseRandomized controlled trialQualitative researchFamily medicinePhysical therapyPsychologyNursingClinical psychologyPsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The high burden of chronic kidney disease and its substantial impact on quality of life demands innovative patient care strategies. Improved outcomes are linked with patient centred interventions which address psychosocial as well as physical needs. Given the high incidence of kidney disease among First Nations people, culturally responsive approaches are also needed. The Stay Strong app is a holistic wellbeing tool designed with Northern Territory First Nations people. This study explores the suitability of the Stay Strong app as a patient-centred self-management tool as shown by the readiness of participants to engage in goal setting. Data were collected during a clinical trial which showed efficacy of the tool in improving wellbeing for people with both End Stage Kidney Disease and symptoms of distress and depression. Methods: First Nations (i.e., Aboriginal and Torres Strait Islander) participants receiving haemodialysis in the Northern Territory (n = 156) entered a three-arm, waitlist, single-blind randomised controlled trial which provided collaborative goal setting using the Stay Strong app at baseline or at 3 months. Qualitative data gathered during delivery of the intervention were examined using both content and thematic analysis. Results: Almost all participants (147, 94%) received a Stay Strong session: of these, 135 (92%) attended at least two sessions, and 83 (56%) set more than one wellbeing goal. Using a deductive approach to manifest content, 13 categories of goals were identified. The three most common were to: ‘connect with family or other people’, ‘go bush/be outdoors’ and ‘go home/be on country’. Analysis of latent content identified three themes throughout the goals: ‘social and emotional wellbeing’, ‘physical health’ and ‘cultural connection’. Conclusion: This study provides evidence of the suitability of the Stay Strong app for use as a chronic condition self-management tool for First Nations people. Participants set goals that addressed physical as well as social and emotional wellbeing needs. The goal setting intervention aligns directly with self-management approaches that are holistic and prioritise individual empowerment. While biomedical models focus on the mechanics of illness, the findings share a strong message that healing also comes through family, country, and cultural identity. Implementation of self-management strategies into routine care remains a key challenge and further research is needed to establish drivers of success.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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