Evaluating the Impact of the Saskatchewan Health Authority's Self-Management Resources on Improving Mental Health in Individuals Living with Long COVID
Notice bibliographique
Résumé
Long COVID (LC) significantly impacts quality of life. 87% of people living with LC frequently report new and worsening mental health symptoms. The treatment of this new and complex disease is challenging. Self-management can be an effective way to empower patients’ skills and confidence in managing their condition. The Saskatchewan Health Authority (SHA) has provided some mental health self-management resources on its website designed to help individuals living with LC to self-manage their mental health symptoms. This study's purpose was to evaluate the effectiveness of the SHA’s mental health self-management resources. This study followed a Patient-Oriented Research (POR) approach with a Learning Health System (LHS) framework. A qualitative interpretive description methodology was used. Participants included 14 LC patients who lived in Saskatchewan and experienced new or exacerbation of existing mental health issues as a consequence of LC. I collected the data through two focus groups. A pre–focus group questionnaire was used to confirm that participants met the study inclusion criteria and to collect demographic information to support focus group findings. Four overarching themes emerged from the data analysis regarding the effectiveness of the SHA’s self-management of the mental health effects of LC. These themes included knowledge about LC among healthcare professionals, awareness of the SHA’s self-management resources, the SHA’s resources content, and finally, patients need support beyond information. Based on these findings, I propose three recommendations to improve care for LC patients, including enhancing healthcare providers’ knowledge about LC, integrating LC within existing chronic disease management teams in Saskatchewan, and aligning the SHA’s resources with the needs of LC patients in both format and content. The findings highlight the unique needs of this group and the importance of tailoring interventions to support these patients better and enhance mental health outcomes.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».