Exploring an Energy Management Approach to Improve Fatigue and Life Participation in Adults on Chronic Dialysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Fatigue and its negative impact on life participation are top research priorities of people on chronic dialysis therapy. Energy management education is a fatigue management approach that teaches people to use practical strategies (e.g. prioritizing, using efficient body postures, organizing home environments) to manage their energy expenditure during everyday life. The study objective was to explore if energy management education is associated with improvements in fatigue and life participation in adults on chronic dialysis. Methods This study consisted of five single-case, interrupted time-series AB studies, and follow-up qualitative interviews. Participants on chronic dialysis therapy at an academic hospital in Toronto, Canada were purposively selected to represent diversity in age, gender and modality. All 5 participants underwent “The PEP Program”, a personalized, web-supported energy management education (EME) program designed to meet the needs of people on dialysis. During the program, participants complete two brief web modules about energy management, and then use energy management principles and a problem-solving framework to work on 3 life participation goals during sessions with a trained program administrator. Fatigue and life participation were measured weekly using short questionnaires during the baseline and intervention periods, and additional validated questionnaires (the Fatigue Impact Scale, SF36 Vitality Scale, & Canadian Occupational Performance Measure) were administered pre- and post-intervention. Data were analyzed using visual analysis and the Tau-U statistic for the weekly time-series data, and thematic analysis for the qualitative interviews. Results Three of five participants displayed a consistently positive response to the PEP program across multiple measures of fatigue and life participation. Tau-U effect size estimates ranged from small to moderate, according to the time-series data. All five participants expressed that the program had benefitted them in qualitative follow-up interviews, with the most common reported benefit being that the program made day-to-day activities easier. The format of the program was also said to be feasible and convenient. Conclusions The PEP program has potential to improve fatigue-related outcomes in people on chronic dialysis. Larger, controlled studies of the program are now warranted.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».