Patient activation and support needs in patients after ICU discharge: A UK survey of critical illness survivors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding the degree to which patients are actively involved, confident and capable of engaging with self-management and rehabilitation could be an initial step in guiding individualised supportive strategies for people after critical illness. Aims: To assess the levels of active involvement with self management among ICU survivors using the Patient Activation Measure (PAM), explore associations between patient characteristics and PAM results, and investigate its relationship with patients’ support needs at key transition points during the recovery process. Methods: Eligible participants received both the PAM and Support Needs After Critical care (SNAC) questionnaires by post. The return of the completed questionnaires was considered as consent to participate. Ethical approval was obtained (17/NI/0236). Descriptive statistics were used to summarise the data and Pearson’s coefficient for correlations between variables. Findings: There were 200 completed PAM and SNAC questionnaires. PAM scores showed that levels of active involvement with self management fell into level 1 ( n = 64; disengaged and overwhelmed, low confidence to self manage) and 2 ( n = 70; still struggling), with considerably less participants achieving scores in level 3 ( n = 51; taking action) and 4 ( n = 15; pushing further). Lower patient activation levels were associated with higher support needs (r = −0.16, p = 0.02). Conclusion: We found that patient activation levels are low implying low knowledge, skills and confidence to self-manage after critical illness, and also that patients have support needs at various timepoints during recovery. Future research should focus on a longitudinal study to track changes in activation and support needs in the same patients over time and identify effective strategies to optimise recovery after critical illness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».