Maximizing the effects of asthma interventions: predictors of perceived asthma control over time
Bibliographic record
Abstract
Contexte: L'asthme entraîne une morbidité importante et réduit la qualité de vie lorsqu'elle est mal contrôlée. L'identification des caractéristiques cliniques et psychosociales qui influent sur contrôle de l'asthme à long terme peut aider à faire concorder les programmes de gestion de l'asthme aux besoins des individus. Objectif: Étude 1: Estimer la mesure dans laquelle le statut des symptômes, les croyances concernant les médicaments, l'auto-efficacité, l'émotion, et l'utilisation des soins de santé permettent de prédire le contrôle de l'asthme perçu sur une période de 16 mois dans une population des soins primaires. Étude 2: Estimer la mesure dans laquelle le statut des symptômes physiques et mentaux, les fonctions sociales, et l'utilisation des soins de santé permettent de prédire le contrôle de l'asthme perçu sur une période de 6 mois chez les personnes recevant des soins dans une clinique spécialisée en pneumologie.Méthodes: Les études 1 et 2 sont des analyses secondaires des données provenant de deux études longitudinales qui ont examiné les effets de l'asthme sur la santé. La première étude a recruté les participants de cliniques de soins primaires, tandis que la seconde a recruté les participants à partir d'une clinique spécialisée dans un hôpital à Montréal. Les évaluations sur les mesures de l'état de symptôme, les croyances concernant les médicaments, l'auto-efficacité, physique, mental, et les fonctions sociales, et l'utilisation des soins de santé ont été évaluées à 2 points dans le temps. Des modèles d'analyse de pistes causales ont été utilisés pour estimer les facteurs prédictifs de le contrôle de l'asthme perçu dans les deux études. Les modèles utilisés se basent sur les modèles Wilson & Cleary et modèles ICF. Le modèle de piste pour la première étude a émis l'hypothèse que les symptômes, les auto-efficacités, les croyances au sujet des médicaments, l'émotion, l'activité physique, et l'utilisation des soins de santé sont des facteurs prédictifs du contrôle de l'asthme perçu. Le modèle de piste pour la deuxième étude a émis l'hypothèse que le VEMS, les symptômes, la santé mentale, les fonctions physiques et sociales, le rôle émotionnel, et l'utilisation des soins de santé sont des facteurs prédictifs du contrôle de l'asthme perçu. Résultats: Étude 1: le modèle de piste causale a indiqué que les symptômes de l'asthme (B = 0,35, p = 0,00) et l'activité physique (B = 0,24, p = 0,01) ont eu un effet positif important sur la le contrôle de l'asthme perçu totale, tandis que la fonction émotive (B = 0,08, p = 0,05) et l'auto-efficacité (B = 0,07, p = 0,02) étaient des prédicteurs significatifs indirectement au moyen de l'activité physique. Le modèle explique 24% de la le contrôle de l'asthme perçu. Les statistiques d'ajustement indiquent un bon ajustement du modèle (= 15,98 Χ2, df = 10, P-value = 0,1, RMSEA = 0,045, et la FCI = 0,98). Étude 2: le modèle de piste causale a indiqué que le VEMS (B = 0,12, p = 0,01), les symptômes d'asthme (B = 0,42, p = 0,001), et la fonction sociale (B = 0,37, p = 0,02) a eu un effet positif important sur la le contrôle de l'asthme perçu totale. Le modèle explique 34% de la le contrôle de l'asthme perçu. Les statistiques d'ajustement indiquent un bon ajustement du modèle (= 39,83 Χ2, df = 27, P-value = 0,053, RMSEA = 0,065, et la FCI = 0,95). Conclusion: Le VEMS, les symptômes de l'asthme, l'activité physique, la fonction émotive, la fonction sociale, et l'auto-efficacité peuvent être utilisés pour identifier les patients susceptibles d'avoir une mauvaise le contrôle de l'asthme perçu dans l'avenir, et devrait être considéré lors de la planification de gestion des patients. L'identification de ces prédicteurs est une étape importante pour aider les équipes d'interventions à administrer des soins sur mesure afin de contrôler l'asthme et les exacerbations des patients de façon optimale, mais également de prévenir les maladies chroniques associées, et de maximiser la qualité de vie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".