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Enregistrement W4284958195 · doi:10.1186/s12882-022-02856-x

The stay strong app as a self-management tool for first nations people with chronic kidney disease: a qualitative study

2022· article· en· W4284958195 sur OpenAlexaboutno aff
Tricia Nagel, Kylie Dingwall, Michelle Sweet, David J. Kavanagh, Sandawana William Majoni, Cherian Sajiv, Alan Cass

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésThematic analysisMedicineEmpowermentIntervention (counseling)Qualitative researchPromotion (chess)Kidney diseaseSelf-managementNursingFamily medicineEconomic growthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The high burden of chronic kidney disease in First Nations peoples requires urgent attention. Empowering people to self-manage their own condition is key, along with promotion of traditional knowledge and empowerment of First Nations communities. This study explores the potential of a culturally responsive tool, already found to have high acceptability and feasibility among First Nations people, to support self-management for First Nations people with kidney failure. The Stay Strong app is a holistic wellbeing intervention. This study explores the suitability of the Stay Strong app to support self-management as shown by the readiness of participants to engage in goal setting. Data were collected during a clinical trial which followed adaption of research tools and procedures through collaboration between content and language experts, and community members with lived experience of kidney failure. METHODS: First Nations (i.e., Aboriginal and Torres Strait Islander) participants receiving haemodialysis in the Northern Territory (n = 156) entered a three-arm, waitlist, single-blind randomised controlled trial which provided collaborative goal setting using the Stay Strong app at baseline or at 3 months. Qualitative data gathered during delivery of the intervention were examined using both content and thematic analysis. RESULTS: Almost all participants (147, 94%) received a Stay Strong session: of these, 135 (92%) attended at least two sessions, and 83 (56%) set more than one wellbeing goal. Using a deductive approach to manifest content, 13 categories of goals were identified. The three most common were to: 'connect with family or other people', 'go bush/be outdoors' and 'go home/be on country'. Analysis of latent content identified three themes throughout the goals: 'social and emotional wellbeing', 'physical health' and 'cultural connection'. CONCLUSION: This study provides evidence of the suitability of the Stay Strong app for use as a chronic condition self-management tool. Participants set goals that addressed physical as well as social and emotional wellbeing needs, prioritising family, country, and cultural identity. The intervention aligns directly with self-management approaches that are holistic and prioritise individual empowerment. Implementation of self-management strategies into routine care remains a key challenge and further research is needed to establish drivers of success.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0110,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,383 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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