The development of an educational resource for patients post myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Newfoundland and Labrador, heart disease is the second leading cause of death (Botly, 2020). Patient education for this population is imperative to improve patients’ health literacy and ability to self-manage their own heart disease. An informal needs assessment determined that Eastern Health needed an updated patient educational resource for this patient population. Purpose: To develop a patient resource for patients newly diagnosed with heart disease and admitted to hospital, to help this patient population better self-manage their heart health following discharge. Method: A literature review was completed to identify the benefits of patient education while in hospital and topics of information to include in this educational resource. As well, consultations were completed with staff and patients of a cardiac care unit. Finally, an environmental scan was completed for similar resources available elsewhere in Canada. Results: Key topics derived from the literature, included physical activity, healthy eating, mental health, and medications as being important components of patient education. The literature also showed that education received while in hospital leads to a lower rate of readmission for cardiac patients and better self-management. In consultation with staff and patients, it was determined that a gap existed in patient education regarding cardiac tests and procedures, explanations on heart disease and anatomy. It was also identified that it was necessary to provide this information in a patient resource. A review of resource manuals was made available by the Heart and Stroke Foundation and the University of Ottawa’s Heart Institute. A patient resource manual that is 53 pages in length was developed to meet this need and includes information to address gaps in current patient education provided to cardiac patients admitted to hospital. Conclusion: This resource manual based on the literature, key themes and consultations will help patients to better understand their condition, be more prepared for tests and procedures while they are in hospital and adopt healthy lifestyle changes that they are able to maintain post discharge.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,006 |
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 ».