Little is known about which self-management behaviors have the highest potential to influence exacerbation impact in COPD patients. We aimed to reach expert consensus on the most relevant set of self-management behaviors that can be targeted and influenced to maximize reduction of exacerbation impact. A 2-round Delphi study was performed using online surveys to rate the relevance and feasibility of predetermined self-management behaviors identified by literature and expert opinion. Descriptive statistics and qualitative analyses were used.
Background: COPD self-management is a complex behavior influenced by many factors. Despite scientific evidence that better disease outcomes can be achieved by enhancing self-management, many COPD patients do not respond to self-management interventions. To move toward more effective self-management interventions, knowledge of characteristics associated with activation for self-management is needed. The purpose of this study was to identify key patient and disease characteristics of activation for self-management. Methods: An explorative cross-sectional study was conducted in primary and secondary care in patients with COPD. Data were collected through questionnaires and chart reviews. The main outcome was activation for self-management, measured with the 13-item Patient Activation Measure (PAM). Independent variables were sociodemographic variables, self-reported health status, depression, anxiety, illness perception, social support, disease severity, and comorbidities. Results: A total of 290 participants (age: 67.2±10.3; forced expiratory volume in 1 second predicted: 63.6±19.2) were eligible for analysis. While poor activation for self-management (PAM-1) was observed in 23% of the participants, only 15% was activated for self-management (PAM-4). Multiple linear regression analysis revealed six explanatory determinants of activation for self-management (P,0.2): anxiety (β: -0.35; -0.6 to -0.1), illness perception (β: -0.2; -0.3 to -0.1), body mass index (BMI) (β: -0.4; -0.7 to -0.2), age (β: -0.1; -0.3 to -0.01), Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease stage (2 vs 1 β: -3.2; -5.8 to -0.5; 3 vs 1 β: -3.4; -7.1 to 0.3), and comorbidities (β: 0.8; -0.2 to 1.8), explaining 17% of the variance. Conclusion: This study showed that only a minority of COPD patients is activated for self-management. Although only a limited part of the variance could be explained, anxiety, illness perception, BMI, age, disease severity, and comorbidities were identified as key determinants of activation for self-management. This knowledge enables health care professionals to identify patients at risk of inadequate self-management, which is essential to move toward targeting and tailoring of self-management interventions. Future studies are needed to understand the complex causal mechanisms toward change in self-management
In patients with COPD, self-management skills are important to reduce the impact of exacerbations. However, both detection and adequate response to exacerbations appear to be difficult for some patients. Little is known about the underlying process of exacerbation-related self-management. Therefore, the objective of this study was to identify and explain the underlying process of exacerbation-related self-management behavior. A qualitative study using semi-structured in-depth interviews was performed according to the grounded theory approach, following a cyclic process in which data collection and data analysis alternated. Fifteen patients (male n=8; age range 59–88 years) with mild to very severe COPD were recruited from primary and secondary care settings in the Netherlands, in 2015.
Data is het nieuwe goud, en de vraag naar data is nooit zo groot geweest. Zo ook data over de mens en zijn leefomgeving. Maar om voor elke vraag een specifieke sensor te maken is kostbaar. Er moet één sensor komen die al die situaties nauwkeurig kan meten.
Copiloot voor COPD is een app voor mensen met COPD die hen ondersteunt bij zelfmanagement. Copiloot helpt hen symptomen te monitoren en verandering te signaleren. Met een persoonlijk longaanval-actieplan worden zij geholpen bij het nemen van de juiste beslissing op het juiste moment: learning by doing.
Aanleiding De wereld van de zorgprofessional verandert in hoog tempo door de opkomst van technologie. Technologieën kunnen de traditionele behandelmethoden ondersteunen. Het probleem is echter dat een goed overzicht van de mogelijkheden ontbreekt. Een groep fysio- en ergotherapeuten wil graag gebruik gaan maken van draagbare technologie om beweegactiviteiten bij cliënten te meten (activiteitenmeters). Er is een gevarieerd aanbod aan betaalbare activiteitenmeters op de markt dat buiten de zorg al veelvuldig wordt gebruikt. De zorgprofessionals willen weten welke meter(s) zij het beste kunnen kiezen en op basis van welke criteria. Doelstelling Het RAAK-project wil de eisen die zorgprofessionals en cliënten stellen aan draagbare technologie voor het meten van beweegactiviteiten in kaart brengen. Het onderzoek geeft antwoord op de vraag hoe fysio- en ergotherapeuten de activiteitenmeters in de zorg kunnen toepassen. Onderzoekers beoordelen de hanteerbaarheid, toepasbaarheid en betrouwbaarheid van activiteitenmeters. Een aantal geselecteerde activiteitenmeters wordt in de praktijk getest bij cliënten met een chronische aandoening. De opgedane kennis wordt gebruikt om criteria op te stellen en een keuzehulp te maken voor zowel zorgprofessionals als cliënten. Beoogde resultaten Zorgverleners en cliënten zijn na afloop van het project in staat om een gefundeerde keuze te maken voor een activiteitenmeter en weten hoe zij deze kunnen toepassen. Het project heeft daarvoor concrete middelen opgeleverd: een keuzehulp om activiteitenmeters te selecteren (afhankelijk van het gebruikersdoel) en een methodiek voor het adviseren van draagbare technologie. De opgestelde criteria geven richting aan de ontwikkeling van nieuwe activiteitenmeters. De opgedane kennis wordt gedeeld met het onderwijs en werkveld. Op de bestaande websites www.meetinstrumentenzorg.nl en www.qsinstitute.org zal de keuzehulp te vinden zijn.
