Shifting asthma management with Asthma Right Care communication tools
Notice bibliographique
Résumé
1. Introduction Currently, 60% of patients with asthma do not receive basic care and up to 70% of them take the wrong medication or have poor technique. Asthma Right Care is a global social movement led by the International Primary Care Respiratory Group (IPCRG) to achieve a real change in asthma care worldwide. 2. Aims Finding solutions within the real-life context of health systems to improve asthma care adding value to interventions. 3. Methods IPCRG set up a multi-national Delivery Team from four pilot countries – Canada, Portugal, Spain and the UK – including patients, pharmacists, GPs and nurses who helped to create several tools for different settings: primary care, community pharmacy and emergency care. Focused on going deeper in paradigm and behaviour shift, they designed and tested a three-language set of highly effective conversation starters on over-reliance on symptom relief, particularly using short-acting beta-2-agonists for asthma management. 4. Results Three Asthma Right Care tools (https://www.ipcrg.org/asthma-right-care-key-resources) were created to promote conversations about SABA use between asthma patients and healthcare professionals as partners, making every contact count: a) Question and challenge cards, which are useful for icebreakers, chats, discussion and social media. b) Asthma SABA Slide rule, which determines how many puffs of SABA inhaler the patient is taking or how many the healthcare professional is prescribing. c) Reliever Reliance Test, which allows patients to identify and change beliefs that drive them to SABA over-reliance. 5. Conclusions Asthma Right Care tools differ from a standard education or communication campaign, challenging new ways to build up confidence and competence.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,011 |
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 ».