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Enregistrement W6986126393

Optimizing nonpharmacological management following an acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease

2014· article· en· W6986126393 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExacerbationCOPDPulmonary diseasePulmonary rehabilitationPsychological interventionAcute exacerbation of chronic obstructive pulmonary diseaseHealth careRehabilitation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Samantha L Harrison,1 Roger Goldstein,1 Laura Desveaux,1 Verity Tulloch,1 Dina Brooks2 1Department of Respiratory Medicine, West Park Healthcare Centre, Toronto, ON, Canada; 2Department of Medicine Physical Therapy, University of Toronto, Toronto, ON, Canada Abstract: Though the guidelines for the optimal management of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) following an acute exacerbation (AE) are well established, issues associated with poor adherence to nonpharmacological interventions such as self-management advice and pulmonary rehabilitation will impact on hospital readmission rates and health care costs. Systems developed for clinically stable patients with COPD may not be sufficient for those who are post-exacerbation. A redesign of the manner in which such interventions are delivered to patients following an AECOPD is necessary. Addressing two or more components of the chronic care model is effective in reducing health care utilization in patients with COPD, with self-management support contributing a key role. By refining self-management support to incorporate the identification and treatment of psychological symptoms and by providing health care professionals adequate time and training to deliver respiratory-specific advice and self-management strategies, adherence to nonpharmacological therapies following an AE may be enhanced. Furthermore, following up patients in their own homes allows for the tailoring of advice and for the delivery of consistent health care messages which may enable knowledge to be retained. By refining the delivery of nonpharmacological therapies following an AECOPD according to components of the chronic care model, adherence may be improved, resulting in better disease management and possibly reducing health care utilization.Keywords: acute exacerbation, chronic obstructive pulmonary disease, pulmonary rehabilitation, self-management, physical activity, oxygen, adherence, chronic care model

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,387 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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