Exploring the role of family history and lay understanding of genetics on the self‐management of disease
Notice bibliographique
Résumé
lindsay s (2010) Journal of Nursing and Healthcare of Chronic Illness2, 135–143 Exploring the role of family history and lay understanding of genetics on the self‐management of disease Aims and objectives. This project drew a sample from coronary heart disease registries (n = 108) to explore how people incorporate knowledge of lay genetics and family history of a disease to manage their health. Questionnaires and focus groups were analysed to explore whether having a family history of coronary heart disease (CHD) influenced how patients’ self‐managed their health. Background. Although evidence suggests that genes have an important influence on susceptibility to many diseases, little is known about how people use this knowledge to manage their health. Most research on lay perceptions of genetic causes of disease focuses on people atriskof particular genetic condition, rather than on those who already have a disease. Results. Four key themes emerged from the data that people used to understand their heart disease while incorporating family history in different ways including: (1) being ‘doomed’ because of bad genes; (2) not wanting to change health behaviours; (3) wanting to be careful and lead a healthy lifestyle because of a known family history of heart disease and (4) uncertainty of the role of family history in heart disease. Conclusions. Knowledge of family history of the disease influenced how people experienced health and was inherently embedded within social context to shape new meanings of health. Implications for practice. The recommendations based on this research are to encourage health care providers to develop an understanding of patients’ conception of how their disease was caused so they can give them advice that will fit within their framework. It is important to understand the different ways in which patients conceptualise and respond to their illness.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».