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Enregistrement W1974271828 · doi:10.1521/ijgp.54.3.347.40339

Group Interventions for Patients with Cancer and HIV Disease: Part III. Moderating Variables and Mechanisms of Action

2004· review· en· W1974271828 sur OpenAlexaff
Allen C. Sherman, Julie Mosier, Molyn Leszcz, Gary M. Burlingame, Kathleen Hubbs Ulman, Trish Cleary, Stephanie Simonton, Umaira Latif, Lara Hazelton, Bernhard Strauß

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Group Psychotherapy · 2004
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPsychosocialDiseaseIntervention (counseling)CancerPsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Clinical psychologyAction (physics)MedicinePsychotherapistPsychiatryFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing evidence supports the value of group interventions for individuals who are at risk for or have developed cancer or HIV disease. However, information is more limited concerning how these services can be delivered in an optimal manner, and what processes contribute to their benefits. Parts I and II of this review examined the efficacy of different interventions for individuals at different phases of illness, ranging from primary prevention to late-stage disease, in both psychosocial and biological domains. The current paper examines some of the factors other than phase of illness that might influence group treatment effects (e.g., intervention parameters, participant characteristics), and explores mechanisms of action.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,340 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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