MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2059243200 · doi:10.1136/ebn.11.4.125

In teenagers with diabetes, transition toward autonomy in self-management involved growth in self-reliance and support from othersCommentary

2008· letter· en· W2059243200 sur OpenAlexaff
Barbara Paterson

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2008
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyPsychologyQualitative researchSelf-managementFocus groupExperiential learningDiabetes mellitusTheme (computing)Developmental psychologyMedicinePedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Karlsson A Karlsson, University of Linkoping, Sweden; agnka@isv.liu.se How do teenagers with type 1 diabetes experience the transition toward autonomy in diabetes self-management? Qualitative study using a phenomenological approach. Diabetes outpatient clinic in a children’s hospital in Sweden. 32 teenagers (mean age 15 y, 56% girls) with type 1 diabetes. Teenagers participated in individual interviews (45–75 min) and were asked to describe their daily experiences with diabetes, with a focus on self-management. Interviews were audiotaped, transcribed verbatim, and analysed thematically. Transition to autonomy in diabetes self-management was complex; teenagers were sometimes willing to take responsibility for their diabetes management and sometimes not. Transition was characterised by the overarching theme of hovering between individual actions and support of others , which could result in unclear responsibility for self-management. There were 2 subthemes. (1) Growth through individual self-reliance . (a) Self-determination as a developmental process of making one’s own decisions included increasing factual and experiential knowledge. Teenagers felt that their parents had more …

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvidence-Based NursingMême sujetDiabetes Management and ResearchTravaux en français237 207