Student Competition (Knowledge Generation) ID 1985151
Notice bibliographique
Résumé
Background Persons with traumatic spinal cord injury (SCI) are often experience polypharmacy, the use of multiple medications, to manage secondary complications and concurrent conditions. Despite the prevalence of polypharmacy and challenges associated with managing medications, there are few tools to support persons with SCI with medication self-management. Objective The purpose of this scoping review was to identify and summarize what is reported in the literature on medication self-management interventions for adults with traumatic SCI. Methods Articles were searched on electronic databases and grey literature. For inclusion, articles were required to include an adult population with a traumatic SCI and an intervention targeting medication management. They had to incorporate a component of self-management. Articles were independently screened and data were extracted and synthesized using descriptive approaches. Findings Three studies were included in this scoping review. Interventions included a mobile app and two education-based interventions to address self-management of SCI, medication management, and pain management. None of the identified interventions addressed medication self-management comprehensively. Learning outcomes (perceived knowledge and confidence), behavioural outcomes (management strategies, data entry), and clinical outcomes (number of medications, pain scores, functional outcomes) were evaluated. Results of the interventions varied, but some positive outcomes were noted, with improvements in perceived knowledge and confidence and a reduction in the use of multiple pain medications. Conclusion Overall, there are limited interventions targeting medication self-management for persons with SCI. There is an opportunity better support this population through the co-design and implementation of an intervention that comprehensively addresses self-management.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,886 | 0,600 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».