The Language of Recovery: How Effective Communication of Information Is Crucial to Restructuring Post-Stroke Life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Providing appropriate and effective information to people with stroke and their families has been identified as a key component to successful practice. Researchers continue to focus on "lack of information" as being the lack of specific technical medical information rather than the communication of practical knowledge and how people use that knowledge to restructure life after stroke. To meet patients' expectations and achieve better outcomes in stroke, professionals need access to communication theory, research, and training. OBJECTIVES: Improve stroke communication systematically. METHOD: This article will examine stroke communication using a three-part framework: 1. Utilize theory to clearly conceptualize how communication influences stroke outcome. 2. Identify components and mechanisms of communication content to positively influence stroke outcome. 3. Develop goals and strategies for putting content skills into stroke communication practice. CONCLUSION: Relatively little is known about the content and structure of informal communication transactions between stroke survivors, families, and health care professionals and how they accommodate (or resist) realignment of identity after stroke. The professional discourse attempts to ensure realistic expectations of recovery whereas stroke survivors and families complain about the negative discourses, how possibilities for life after stroke are presented, and the hopelessness that this creates. More research is required into how these different discourses affect outcomes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».