MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7090166602 · doi:10.33545/surgicalnursing.2025.v7.i2b.279

Nursing interventional package on self-management of COPD patients: In digital era

2025· article· en· W7090166602 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advance Research in Medical Surgical Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital healthPsychological interventionPsychosocialmHealtheHealthHealth careGrey literatureIntervention (counseling)AnxietyCOPD

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is a leading global health burden, responsible for over 3 million deaths annually. Traditional management approaches have expanded to include self-management interventions, with nurses playing a central role. In the digital era, nursing interventional packages integrating education, skill training, psychosocial support, and digital tools are emerging as key strategies for improving patient outcomes. Methods: A narrative review with systematic elements was conducted following PRISMA principles. Six databases (PubMed, CINAHL, Scopus, Web of Science, Embase, Cochrane) and grey literature were searched for studies published between 2000 and 2025. Eligible studies included adult COPD patients receiving nurse-led self-management interventions, with or without digital integration. Data extraction covered intervention characteristics, outcomes, and effectiveness. Quality appraisal employed Cochrane, Newcastle-Ottawa, CASP, and AMSTAR-2 tools. Results: Out of 3,482 records screened, 132 studies were included. Nurse-led interventions significantly improved self-efficacy, medication adherence, inhaler technique, and quality of life, while reducing hospital readmissions. Digital tools, including tele-nursing and mobile health applications, enhanced accessibility, patient engagement, and continuity of care. Hybrid models (face-to-face plus digital) produced the strongest and most sustainable outcomes. Psychosocial benefits, such as reduced anxiety and improved social support, were frequently reported. Cost-effectiveness analyses demonstrated substantial healthcare savings, though implementation barriers in low- and middle-income countries included digital illiteracy and limited infrastructure. Discussion: Nursing interventional packages are effective in improving COPD self-management, with digital integration amplifying their impact. Future research should explore long-term sustainability, equity in digital access, and advanced technologies. Policymakers should support nurse-led, digitally enabled interventions as cost-effective, patient-centered strategies for chronic disease management.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,402 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Advance Research in Medical Surgical Nursing→Même sujetChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research→Travaux en français237 207→