Stigma of visible and invisible chronic conditions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nurses deliver care to people with various forms of chronic illnesses and conditions. Some chronic conditions, such as paraplegia, are visible while others, such as diabetes, are invisible. Still others, such as multiple sclerosis, are both visible and invisible. Having a chronic illness or condition and being different from the general population subjects a person to possible stigmatization by those who do not have the illness. Coping with stigma involves a variety of strategies including the decision about whether to disclose the condition and suffer further stigma, or attempt to conceal the condition or aspects of the condition and pass for normal. We present a beginning framework that describes the relationship between the elements of stigma and the decision to disclose or hide a chronic condition based on its visibility or invisibility. The specific aims were to combine the results from a meta-study on qualitative research with a review of the quantitative literature, then develop a theoretical framework. Although an understanding of how patients cope with stigmatizing conditions is essential for nurses who aim to deliver comprehensive individualized patient care, there is little current literature on this subject. The relationship between visibility and invisibility and disclosure and non-disclosure remains poorly understood. A framework to facilitate a deeper understanding of the dynamics of chronic illnesses and conditions may prove useful for practice.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle