Use of Motivational Interviewing in Older Patients with Multiple Chronic Conditions and Their Informal Caregivers: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The use of motivational interviewing is relatively new in multiple chronic conditions (MCCs). A scoping review was conducted according to JBI methodology to identify, map and synthesize existing evidence on the use of motivational interviewing to support self-care behavior changes in older patients with MCCs and to support their informal caregivers in promoting patient self-care changes. Seven databases were searched, from database inception to July 2022, for studies that used motivational interviewing in interventions for older patients with MCCs and their informal caregivers. We identified 12 studies, reported in 15 articles, using qualitative, quantitative, or mixed-method designs, conducted between 2012 and 2022, describing the use of motivational interviewing for patients with MCCs. We could not locate any study regarding its application for informal caregivers. The scoping review showed that the use of motivational interviewing is still limited in MCCs. It was used mainly to improve patient medication adherence. The studies provided scant information about how the method was applied. Future studies should provide more information about the application of motivational interviewing and should address self-care behavior changes relevant to patients and healthcare providers. Informal caregivers should also be targeted in motivational interviewing interventions, as they are essential for the care of older patients with MCCs.
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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 | 0,018 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».