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Enregistrement W4385728737 · doi:10.1016/j.cjco.2023.08.002

Patient Perspectives on a Tailored Self-Management Education and Support Intervention for Low-Income Seniors With Chronic Health Conditions

2023· article· en· W4385728737 sur OpenAlexafffund
Kaitlyn Paltzat, Sara Scott, Kirnvir K. Dhaliwal, Terry Saunders‐Smith, Braden Manns, Tavis S. Campbell, Noah Ivers, Raj Pannu, David J.T. Campbell

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésSelf-managementIntervention (counseling)Low incomePatient educationGerontologyPsychologyMedicineNursingMedical educationPhysical therapySociologyComputer scienceSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: tudy (ACCESS) was a 2 x 2 factorial randomized trial that tested the impact of a tailored self-management education support (SMES) program, which demonstrated a 22% reduction in adverse clinical events. We sought to qualitatively explore participants' perspectives on the SMES intervention, and the ways in which it may have improved self-management skills. Methods: We used a qualitative descriptive approach and conducted individual semistructured interviews. We conducted inductive and deductive thematic analysis using NVivo 12 (QSR International, Burlington, MA). Results: We interviewed 20 participants who had recently completed the 3-year SMES intervention. The following 3 main themes emerged from the data: (i) empowerment; (ii) intervention acceptability; and (iii) suggestions for improvement. Regarding empowerment, we identified subthemes of health literacy, self-efficacy, self-management, and active role in health. Several participants reported that empowerment promoted health behaviour change or improved confidence in self-management. Regarding acceptability, we identified subthemes of ease of use and presentation style. Most participants expressed positive feelings toward the intervention and felt that it was easy to understand. Finally, we identified subthemes of learning style, content, and engagement strategies, within the theme of suggestions for improvement. Some participants said that the messages were too general and did not fully address the complex health concerns they had. Conclusions: Our results highlighted key strategies to promote patient engagement and self-management behaviours and demonstrated how they may have been used to improve clinical endpoints. Additionally, we demonstrated the novel use of marketing principles in SMES interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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