Participants’ Evaluation and Outcomes following Integration of Self-Management Support into Outpatient Schizophrenia Case Management
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Self-management is advocated as a feasible, effective intervention to support individuals to actively manage the impact of illness and live healthier lives. We sought to evaluate a piloted self-management model, SET for Health, tailored for individuals living with schizophrenia embedded within ambulatory case management. (2) Methods: A mixed-methods design engaged 40 adults living with schizophrenia in the SET for Health protocol. Functional and symptomatic outcomes were measured by self-report and clinician ratings at baseline and completion of self-management plans, on average one year later. Semi-structured qualitative client interviews invited evaluations of personal experiences with the intervention. (3) Results: Significant improvements were found concerning client illness severity, social and occupational functioning, illness management and functional recovery with reductions in emergency visits and days in hospital. Clients endorsed the value of the intervention. Baseline clinical characteristics did not predict who benefited. Participation contributed to motivational gains and quality of life. (4) Conclusions: Results confirmed self-management support embedded within traditional case management improved clients' clinical and functional status, and contributed to quality of life. Clients engaged in their recovery and actively used self-management strategies. Self-management can be successfully adopted by clients with schizophrenia regardless of age, gender, education, illness severity or duration.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».