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Enregistrement W2026507818 · doi:10.1097/01.asw.0000445270.06956.f0

The Role of Qualitative Research in Understanding Diabetic Foot Ulcers and Amputation

2014· review· en· W2026507818 sur OpenAlexaff
Janet L. Kuhnke, Patricia Hill Bailey, M. Gail Woodbury, M Burrows

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensSt. Lawrence CollegeLaurentian UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchMedicineCompetence (human resources)AmputationDiabetic footDiseaseDiabetes mellitusNursingPerspective (graphical)SurgeryPathologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To enhance the learner's competence with knowledge about using qualitative methodologies to understand diabetic foot ulcers and amputations. TARGET AUDIENCE: This continuing education activity is intended for physicians and nurses with an interest in skin and wound care. OBJECTIVES: After participating in this educational activity, the participant should be better able to:1. Analyze qualitative research methodologies.2. Summarize how conclusions from qualitative research relate to diabetes mellitus and its complications. Persons living with diabetes are at high risk for foot complications, lower extremity trauma, injury, ulceration, infection, and potential amputation. Qualitative health research helps to explore and understand more fully the complexities of diabetes. Qualitative health research seeks to understand what is happening and going on for the individual and his/her support persons. In addition, qualitative health research enables clinicians to appreciate how different qualitative research approaches can explore illness from the perspective of the individual living with the disease.

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 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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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