Being bedridden was a slow process influenced by interactions with the environment, nurses, and social tiesCommentary
Notice bibliographique
Résumé
A Zegelin Dr A Zegelin, Private University Witten/Herdecke, Witten, Germany; zegelin@uni-wh.de What are the experiences of people who become bedridden? Grounded theory. Nursing homes and personal residences in Witten, Germany. 32 people who were 62–98 years of age (59% women), had chronic illnesses, were bedridden for 2 weeks to 4 years, and had had the option during this time of being able to get up. 30-minute semistructured interviews were recorded, transcribed, and analysed using a grounded theory approach. Phase 1: instability. All patients reported problems while walking before they became immobile (eg, “shaky,” “dizzy”). Some used a walking stick or a rollator when leaving the house. Most patients only moved around inside the house, supporting themselves on furniture, and all had fallen at some stage. Phase 2: incident. All patients had a hospital stay and/or a fall, which reduced their mobility. Patients remained passive and withdrew to their beds, not knowing where else to go. Transfer situation . How patients were transferred affected how often they got up. If carers seemed weak, incompetent, or complaining or if 2 carers were needed to make the transfer, patients reduced their demands. …
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».