Factors Affecting the Reception of Self-Management Health Education: A Cross-Sectional Survey Assessing Perspectives of Lower-Income Seniors with Cardiovascular Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Self-management education and support (SMES) programs can prevent adverse chronic disease outcomes, but factors modifying their reception remain relatively unexplored. We examined how perceptions of an SMES program were influenced by the mode of delivery, and co-receipt of a paired financial benefit. Methods and Patients: Using a cross-sectional survey, we evaluated the perceived helpfulness of a SMES program among 446 low-income seniors at high risk for cardiovascular events in Alberta, Canada. Secondary outcomes included frequency of use, changes in perspectives on health, satisfaction with the program, and comprehensibility of the material. Participants received surveys after engaging with the program for at least 6 months. We used modified Poisson regression to calculate relative risks. Open-ended questions were analyzed inductively. Results: The majority of participants reported that the SMES program was helpful (>80%). Those who also received the financial benefit (elimination of medication copayments) were more likely to report that the SMES program was helpful (RR 1.24, 95% CI 1.11-1.39). Those who received the program electronically were more likely to use the program weekly (RR 1.51, 1.25-1.84). Both those who received the intervention electronically (RR 1.18, 1.06-1.33), and those who also received copayment elimination (RR 1.17, 1.05-1.31) were more likely to state that the program helped change their perspectives on health. Conclusion: When designing SMES programs, providing the option for electronic delivery appears to promote greater use for seniors. The inclusion of online-delivery and co-receipt of tangible benefits when designing an SMES program for seniors results in favorable reception and could facilitate sustained adherence to health behavior recommendations. Participants also specifically expressed that what they enjoyed most was that the SMES program was informative, helpful, engaging, and supportive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».