Patient Empowerment Among Adults With Arthritis: The Case for Emotional Support
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to identify differences in patient empowerment based on biopsychosocial patient-reported measures, the magnitude of those differences, and which measures best explain differences in patient empowerment. METHODS: This was a cross-sectional observational study of 6918 adults with arthritis in the US. Data were collected from March 2019 to March 2020 through the Arthritis Foundation Live Yes! INSIGHTS program. Patient empowerment, measured by the Health Care Empowerment Questionnaire, included 2 scales: Patient Information Seeking and Healthcare Interaction Results. Patient-reported outcomes were measured using the Patient Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS)-29 and PROMIS emotional support scale. ANOVA assessed differences between groups, and Spearman rank correlation assessed correlations between variables. Hierarchical regression analysis determined the contributions of sociodemographic characteristics, arthritis type, and patient-reported health measures in explaining patient empowerment (α = 0.05). RESULTS: Empowerment was lower among those who were male, older, less educated, or who had lower income, osteoarthritis, less emotional support, or better physical function, although the effect was small-to-negligible for most of these variables in the final regression models. Empowerment did not differ by race/ethnicity in unadjusted or adjusted analysis. In final regression models, emotional support contributed the most to explaining patient empowerment. CONCLUSION: Emotional support is important for patient empowerment. This suggests that programs that seek to improve patient empowerment should target and measure effects on emotional support.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».