What we know about fatigue self-management programs for people living with chronic conditions: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The significant impact of fatigue on the lives of patients with chronic conditions has demanded a response. One response has been the development and testing of self-management programs. Little is known about what these programs have in common or how they differ. This scoping review compared the key components of fatigue self-management programs. METHODS: Scoping review methodology was employed. Databases of CINAHL, Academic Search Premier, PsycINFO, Cochrane and Medline were searched to identify relevant sources. RESULTS: Included fatigue programs were compared using a three-component framework: 1) self-management strategies; 2) active patient participation; and 3) self-management support. Although all programs included some aspects of these components, the extent varied with only a few domains of these components found across all programs. CONCLUSION: The three self-management components employed in this study showed potential benefits in identifying similarities and differences across fatigue programs with comparable and distinct underlying theories. This three-component framework could facilitate identification of domains associated with positive outcomes. PRACTICE IMPLICATIONS: It is essential that authors of programs provide detailed descriptions to enable inter-program comparison. The three-component framework chosen for this review was capable of describing and comparing fatigue self-management programs, paving the way for more effective interventions.
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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 | 0,012 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».