Exploring and prioritizing content to include in a medication self-management toolkit for persons with spinal cord injury/dysfunction: A concept mapping approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adults with spinal cord injury/dysfunction (SCI/D) face challenges with medications they take to manage their secondary conditions (e.g., pain, urinary tract infections, autonomic dysreflexia). With many healthcare providers typically involved in care, there are additional challenges with care fragmentation and self-management. Prior research emphasized the desire for more support with medication self-management among this population. OBJECTIVE: To explore what content should be included in a medication self-management resource (i.e., toolkit) for adults with SCI/D, as well as considerations for delivery from the perspectives of adults with SCI/D, caregivers, healthcare providers, and representatives from community organizations. METHODS: A concept mapping study was conducted. Participants took part in one or more of three activities: brainstorming; sorting and rating; and mapping. Participants generated ideas about the content to include in a medication self-management toolkit. Participants sorted the statements into conceptual piles and assigned a name to each. All statements were rated on a five-point Likert-type scale on importance and realistic to include in the toolkit. Participants decided on the final cluster map, rearranged statements, and assigned a name to each cluster to create visual representations of the data. RESULTS: Forty-four participants took part in this study. The final map contained eight clusters: 1) information-sharing and communication; 2) healthcare provider interactions and involvement; 3) peer and community connections; 4) supports and services for accessing prescription medications and medication information; 5) information on non-prescription medication and medication supplies; 6) safety and lifestyle considerations; 7) general medication information; and 8) practical information and strategies related to medication-taking. Safety and lifestyle considerations was rated as the most important and realistic to include in the toolkit. CONCLUSIONS: Given the limited tools to help adults with SCI/D with managing their medications, there is great potential to better support this population across all areas of medication 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 | 0,025 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».