Home-based Supportive Care Model for Bedridden Patients: A Primary Health Care Approach in Rural Ballabgarh, Haryana, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bedridden patients heavily rely on caregivers for daily living activities and accessing care. They have the issues not only with physical health but also psychosocial and spiritual health. OBJECTIVES: This study implemented a home-based supportive care model based on primary healthcare approach for bedridden patients and assessed its feasibility and effect. MATERIALS AND METHODS: This model was implemented at a primary health center in rural Ballabgarh, Haryana. Health workers identified the bedridden patients, and medical interns assessed their concerns across physical, mental, social, and spiritual domains. Individual care plans were developed after family meetings, including caregiver training. Health workers conducted monthly home visits for medication refills and supportive care. Baseline and 3-month follow-up assessments used Edmonton symptom assessment scale-revised (ESAS-r) and distress thermometer to assess effect. Feedback was collected from patients, caregivers, and health workers. RESULTS: Of the 74 identified bedridden patients, 71 were enrolled. The mean age was 52.8 years, with a median bedridden duration of 6.1 years. The common symptoms included pain (91.7%), sleep-related issues (60.4%), and tiredness (56.3%). Postintervention, significant reductions were observed in distress scores (median score reduced from 6 to 4.5, P <0.05), pain (median score 5 to 4, P -value<0.05), tiredness (median score 2 to 0.5, P -value < 0.05), and depression (median score 1.5 to 0, P -value <0.05) on ESAS-r. Feedback from health workers and interns highlighted increased self-confidence, compassion for others, and gained respect in the community. CONCLUSION: This model of home-based supportive care was feasible and effective in reducing the symptoms and distress among bedridden patients.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».