LEARN to co-manage heart failure: implementation of best practice guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Effective treatment of heart disease and an aging population have led to increases in the incidence of heart failure. Treatment requires complex medication regimes and recognition of symptoms. Best practice guidelines published by the American, European and Canadian cardiac societies promote self-care behaviours and skill building. No concrete examples of education programmes for clients were found in the literature. The purpose of the study was to develop, pilot and evaluate an education series for clients with heart failure within a primary care setting. “LEARN twice”, a three part education series with related resource material, was developed in the context of inter-professional collaboration and drew upon theories of health education, and literacy. The concept of co-management was incorporated as the philosophical basis in the design. The pilot-test used an experimental design, and incorporated pre and post-testing with standardized instrumentation including the Dutch Heart Failure Knowledge Scale and the Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire. To pilot the education series, participants attended three education classes highlighting the essential skills for self management of heart failure. A qualitative descriptive component included brief semi-structured interviews with participants and educators to provide feedback about both the process and content of the educational series. Limited participant numbers did not permit statistical testing, however potentially promising results were found in the quantitative data collected. Descriptive participant data indicated that the education series was meaningful, and helped iii understanding of symptoms. Instructors rated the content as good to excellent and anticipate the adoption of the education series as standard practice in the clinic. The pilot test of the education series has provided a foundation for future research endeavours, in particular the replication and completion of this study protocol. As clients with heart failure have the potential to be in regular contact with a primary care provider, subsequent studies could include a longitudinal component to examine whether rates of re-hospitalization are reduced for clients who attend an education series.
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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 | 0,077 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».