“We're All Looking for Solutions”: A Qualitative Study of the Management of Knee Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While the prevalence of osteoarthritis (OA) increases with age, the first signs begin in the fourth or fifth decade. Little is known about how younger adults respond to OA. This study explores how people ages 35-65 years manage knee symptoms. METHODS: Six focus groups were conducted with 41 participants (mean age 50.9 years, 63% women) who self-reported a diagnosis of OA or reported knee symptoms (i.e., pain, aching, or stiffness) on most days of the past month. Purposive sampling was used, seeking variation in age and sex. The principles of constructivist grounded theory guided data collection and analysis. Data were analyzed using a constant comparative method. RESULTS: Participants engaged in a process of proactively trying to find ways to control knee symptoms and disease progression. Their approach to management was not linear, but rather a process that moved back and forth between searching for "solutions" and active management (ongoing use of strategies). During the process, participants consulted health care providers, but often perceived that medical care offered limited options and guidance. Management was constructed as a "never-ending" process that entailed effort and personal resources. CONCLUSION: Participants were proactive in seeking ways to manage knee OA symptoms. There is a mismatch between participants' proactive approach and the reactive approach of the health care system that has focused on late-stage disease. Programs and supports within the formal and informal health care system are required to enable people to successfully manage knee symptoms across their lifespan.
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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 | 0,034 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,018 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».