Social networks and secondary health conditions: The critical secondary team for individuals with spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the structure of informal networks for individuals with spinal cord injury (SCI) living in the community, to understand the quality of relationship of informal networks, and to understand the role of informal networks in the prevention and management of secondary health conditions (SHCs). DESIGN: Mixed-method descriptive study. SETTING: Ontario, Canada Participants: Community-dwelling adults with an SCI living in Ontario Interventions/methods: The Arizona Social Support Interview Survey was used to measure social networks. Participants were asked the following open-ended questions: (1) What have been your experiences with your health care in the community? (2) What have been your experiences with care related to prevention and/or management of SHCs?, (3)What has been the role of your informal social networks (friends/family) related to SHCs? RESULTS: Fourteen key informant interviews were conducted (6 men, 8 women). The overall median for available informal networks was 11.0 persons (range 3-19). The informal network engaged in the following roles: (1) advice/validating concerns; (2) knowledge brokers; (3) advocacy; (4) preventing SHCs; (5) assisting with finances; and (6) managing SHCs. Participants described their informal networks as a "secondary team"; a critical and essential force in dealing with SHCs. CONCLUSIONS: While networks are smaller for persons with SCI compared with the general population, these ties seems to be strong, which is essential when the roles involve a level of trust, certainty, tacit knowledge, and flexibility. These informal networks serve as essential key players in filling the gaps that exist within the formal health care system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».