Defining an enabling environment for those with chronic disease: an integrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health policies are currently being implemented to cope with the 37% of those affected by chronic disease and 63% of deaths worldwide. Among the proposals, there is accelerating support for greater autonomy for patients, which incorporates several concepts, including empowerment. To achieve this, develop an environment to increase an individual's capacity for action seems to be a fundamental step. The aim of this study is to characterize an enabling environment for patients in the context of chronic disease management. METHODS: An integrative review design was applied. Medline, CINAHL, and Web of Science databases were searched to identify relevant literature published between 2009 and 2019. Overall, the review process was guided by the PRISMA 2020 checklist. The Mixed Methods Appraisal Tool for quality evaluation was used. RESULTS: A total of 40 articles were analyzed, divided into 18 quantitative studies, 11 qualitative studies, two mixed studies, seven expert opinions, one theory and one conference report. The following characteristics defining an enabling environment were taken from the literature relating to those with a chronic condition: Needs assessment-adaptation of responses, supporting "take care", involvement in support, knowledge improvement, engagement with professionals, use of information and communication technologies, and organization of care. Beyond that, the interactions highlighted between these seven categories characterize an enabling environment. CONCLUSION: This review specifies the essential elements of an enabling environment for patients with chronic conditions. It encompasses the partnership between the healthcare professional, such as the advanced practice nurse, and the individual for whom interventions and care strategies must be devised.
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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 | 0,014 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».