Identifying opportunities for hepatic encephalopathy self-management: A mixed methods systematic review and synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hepatic encephalopathy (HE) in cirrhosis is an extremely challenging complication for patients and care partners. To identify potentially modifiable factors to enhance HE self-management strategies, we conducted a synthesis of quantitative and qualitative research about real-world HE behaviours, knowledge, and experiences. Methods: Using the EPPI-Centre's mixed methods synthesis procedure, a systematic literature search in five databases was completed; methods of selected articles underwent critical appraisal followed by descriptive analysis and coded line-by-line of content. Through refutational translation, the findings from the quantitative and qualitative syntheses were juxtaposed to highlight congruencies, incongruencies, or gaps. These findings informed generation of cross-analytical themes that were transformed into action statements. Results: = 17) generated four themes (patients had low awareness of HE and low treatment adherence rates, physicians had a non-uniform approach to non-pharmaceutical therapies). Meta-aggregation of qualitative data from six articles yielded three themes (patients and care partners had low levels of HE awareness, were unfamiliar with HE self-management, and were adherent to treatments). Comparison of findings revealed three congruencies, two gaps, and one incongruency. The combined synthesis yielded two self-management themes: universal patient-oriented cirrhosis HE education and ensuring each health care encounter systematically addresses HE to guarantee health care is continuously modified to meet their needs. Conclusions: By drawing on elements of Bloom's Taxonomy and distributed knowledge networks, deliberate patient-oriented HE messaging at all health care encounters is greatly needed to improve health outcomes and reduce care burdens related to HE.
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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 | 0,000 |
| 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 ».