The Lived Experience of Multiple Sclerosis Relapse: How Adults with Multiple Sclerosis Processed Their Relapse Experience and Evaluated Their Need for Postrelapse Care
Notice bibliographique
Résumé
Background. Multiple sclerosis (MS) relapses can take a toll on individuals' health and quality of life. Given such consequences of relapses, postrelapse care beyond pharmacological approaches may play an important role in recovery. Nevertheless, how individuals with MS process their relapse experience and manage the consequences is still uncertain. Purpose. We conducted a qualitative study to understand relapse experiences and postrelapse care need from perspectives of adults with MS and identify relapse management patterns. Methods. We interviewed 17 adults with MS. Results. By examining combinations of three categories related to relapse experience, we identified four relapse management patterns: (i) Active Relapse Manager, (ii) Early-Stage Proactive Relapse Monitor, (iii) Adapted Passive Relapse Manager, and (iv) Passive Relapse Monitor. The relapse management patterns appear to associate strongly with the appraisal of the experience. Conclusions. The results of this study suggest the importance of understanding each patient beyond their functional limitations and the potential need for multidisciplinary postrelapse care which goes past restoring functional limitations at the acute phase. Future research to further understand the relapse management process at all stages of the healthcare continuum is a crucial step toward developing strategies to advance the current postrelapse care and to facilitate optimal recovery.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».