Educating frontline health workers to support evidence-based management and treatment for chronic obstructive pulmonary disease patients: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
Problem Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is one of the leading causes of death worldwide, yet frontline workers lack the capacity and education required to provide evidence-based management and support for COPD patients. Purpose The aim of this review was to: (i) identify the respiratory education gaps within frontline health workers such as nurses, physicians, respiratory therapists, and other allied health professionals, in the initiation of integrated care coordination, and (ii) outline organizational strategies to initiate integrated care coordination towards comprehensive evidence-based management and treatment for COPD patients. Methods A literature review representing articles published between 2011 and 2021 was conducted. The focus was examining the factors that are involved in educating frontline health workers to support evidence-based COPD management and identifying organizational strategies to provide this comprehensive care. The initial searches yielded 353 articles; 18 were retained for review. Results Thematic analysis revealed two prominent themes as contributing factors to the challenges and strategic solutions: (i) the perceived challenges of frontline health worker respiratory education and (ii) the current deficits within organizational strategies, collaboration, resources, and educational interventions. Conclusions Providing respiratory education to frontline health workers is imperative to optimize evidence-based care, patient support, and improve outcomes. The solutions include recognizing and focusing on identified contextual barriers, implementing/disseminating strategic solutions, and engaging specialty trained COPD certified respiratory educators as facilitators of COPD primary care.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».