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Enregistrement W2060600609 · doi:10.12968/ijtr.2010.17.11.79541

The process of transformation in rehabilitation: what does it look like?

2010· article· en· W2060600609 sur OpenAlexafffund
Claire Jehanne Dubouloz, Judy King, Brenda Ashe, Barbara Paterson, Jacques Chevrier, Mirela Moldoveanu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Therapy and Rehabilitation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueThompson Rivers UniversityOttawa HospitalUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésProcess (computing)RehabilitationHealth carePsychologyTransformation (genetics)Qualitative researchMultiple Chronic ConditionsChronic diseaseNursingApplied psychologyMedicineComputer scienceSociologyFamily medicinePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Educators and proponents of adult learning theory understand that adults can experience significant events in their lives that can lead to a process of transformation that challenges or changes pre-existing values, beliefs and behaviours. This process of transformation can occur at any point in an adult's life, including when learning to live with a chronic illness and disability. The purpose of this article is to introduce health care providers to the possible process of transformation during rehabilitation. Content The authors present a suggested model of the process of transformation in rehabilitation, one developed as part of a larger metasynthesis qualitative research project related to rehabilitation, physical health, chronic illness, and disability. The article proposes how this model could be helpful for health care providers when interacting with adults learning to live with chronic health conditions. Conclusions The process of transformation provides insight regarding the complexity of patients' experiences learning to live with chronic health conditions. The article concludes by identifying future directions for practice and research.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeQualitatif
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

Citations23
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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