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Enregistrement W1522381567

Supporting People With Long-term Conditions

2014· article· en· W1522381567 sur OpenAlexaboutno aff
Jörg Huber

Notice bibliographique

RevueEuropean Health Psychologist · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyDistressPsychological interventionDementiaQuality of life (healthcare)Mental healthSocial isolationPsychologyMental illnessPersonalityGerontologyPsychiatryType 2 diabetesMedicineClinical psychologyDiabetes mellitusSocial psychologyDiseasePsychotherapistEnvironmental healthPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term conditions including cardio-metabolic, severe mental illness such as bipolar disorder and neurological disorders carry the risk of poor wellbeing, social isolation and distress. Associated with these problems are poor care and self-care, resulting in poor health outcomes and shortened life expectancy. The symposium will bring together researchers from the UK , Canada and Pakistan with the aim to highlight some of the challenges which people with serious long term conditions experience and the factors which impact on the wellbeing of these groups: integration of service provision for people with dementia, the role of social support in relation to adherence in adults with type 2 diabetes, and in adolescents with type 1 diabetes, the role of personality factors and stress on quality of life in diabetes, and finally the role of a simple training programme in improving services for people with severe mental illness. The latter is a much-neglected group with a life expectancy frequently estimated at 20 years shorter than that of people without severe mental illness. The symposium will provide a practical overview on the range of factors and interventions relevant to wellbeing and medical outcomes for a wide range of serious long term conditions, in a range of cultural contexts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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