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Enregistrement W2005451191 · doi:10.1093/hsw/33.3.211

Mothers Raising Children with Sickle Cell Disease at the Intersection of Race, Gender, and Illness Stigma

2008· article· en· W2005451191 sur OpenAlexaboutno aff
David Burnes, Beverley J. Antle, Charmaine C. Williams, Linda S. Cook

Notice bibliographique

RevueHealth & Social Work · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialMedicineSocial supportSocial isolationRacismPsychologyLonelinessQualitative researchPopulationPsychiatryGerontologyClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study used the long interview method with Canadian mothers of African and Caribbean descent to understand the underresearched experience of raising a child with sickle cell disease (SCD). Mothers' realities were explored through three levels of social organization: daily caregiver coping (micro level); community views of SCD, such as stigma (meso level); and systemic SCD health care provision (macro level). Through the use of population health and structural social work perspectives, mothers' experiences were examined in the context of perceived gender and racial oppression. Saturation was achieved after initial interviews with 10 participants and a four-month postinterview with half of the participants. Mothers commonly reported several daily coping challenges: fear of their children's death, separation anxiety, loss of control over life, helplessness, and loneliness/isolation. SCD stigma interacted with racism, contributed to social isolation, and prevented families from organizing as a group. All mothers perceived racism as a salient factor behind inadequate mainstream SCD health care. Recommendations to improve SCD health care and implications for social work practice and research are discussed. This is the first known Canadian psychosocial study of SCD and investigation into SCD stigma outside of rural Nigeria.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations80
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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