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Enregistrement W4283376036 · doi:10.1111/jep.13728

Preparing an integrated self‐management support intervention for people living with schizophrenia: Creating collaborative spaces

2022· article· en· W4283376036 sur OpenAlexaffabout
Susan Strong, Lori Letts, Alycia Gillespie, Mary‐Lou Martin, Heather E. McNeely

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Schizophrenia (object-oriented programming)Self-managementPsychologyNursingMedicinePsychotherapistPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This article describes the planning and development of a novel self-management support protocol, self-management engaging together (SET) for Health, purposefully designed and embedded within traditional case management services to be accessible to people living with schizophrenia and comorbidities. Drawing on established self-management principles, SET for Health was codesigned by researchers, healthcare providers and clients, to create a practical and meaningful intervention to support the target group to manage their own health and wellness. Decision making is described behind tailoring the self-management innovation to meet the needs of an at risk, disadvantaged group served by tertiary, public health care in Canada. METHOD: This integrated knowledge translation (IKT) study used a descriptive approach to document the process of planning and operationalizing the SET for Health intervention as a part of routine care in two community-based teams providing predominantly schizophrenia services. Diffusion of innovations literature informed planning. The setting was strategically prepared for organizational change. A situational assessment and theoretical frameworks identified contextual elements to be addressed. Existing established self-management approaches for mental illness were appraised. RESULTS: When a review of established approaches revealed incongruence with the aims and context of service delivery, common essential elements were distilled. To facilitate collaborative client-provider self-management conversations and self-management learning opportunities, core components were operationalized by the use of tailored interactive tools. The materials coproduced by clients and providers offered joint reference tools, foundational for capacity-building and recognition of progress. CONCLUSION: Planning and developing a model of self-management support for integration into traditional schizophrenia case management services required attention to the complex social ecological nature of the treatment approach and the workplace context. Demonstration of proof of concept is described in a separate paper.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,404 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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