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Enregistrement W2059402961 · doi:10.1044/2014_aja-14-0051

Hearing Care for Elders: A Personal Reflection on Participatory Action Learning With Primary Care Providers

2014· article· en· W2059402961 sur OpenAlexafffund
Lorienne M. Jenstad, Martha Donnelly

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Audiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésParticipatory action researchHearing lossPsychologyHealth careAction (physics)NarrativeAffect (linguistics)MedicineCitizen journalismMedical educationNursingAudiologyCommunicationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This report is a reflective critical narrative of the authors' experience with an interdisciplinary collaboration of primary care providers (PCPs) and hearing health care providers (HHCPs) that followed the principles of participatory action research/learning. The goal for this report is to describe the 1st author's observed barriers to PCPs' willingness to learn about hearing health care and the subsequent facilitators to learning. METHOD: A team of PCPs and HHCPs created the "Communication: Hearing Loss in Elders" educational module. The module included (a) prereading developed from a combination of literature reviews and contextual factors and (b) a case study. RESULTS: The authors present the list of topics included in the module, and they reflect on why and how these topics were deemed important by the team. In particular, 2 topics were identified for motivating PCPs' behavior regarding hearing health care: (a) the overlap in symptoms and possible causation among depression, dementia, and hearing loss and (b) how hearing can affect efficiency of care regarding other health issues. CONCLUSIONS: This personal reflective narrative gives the authors' opinions about what can make for a successful collaboration and presents some hypotheses regarding information that may motivate behavior change with regard to hearing care.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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