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Enregistrement W2064498873 · doi:10.5539/gjhs.v1n2p42

Object Therapy: A Student-selected Component Exploring the Potential of Museum Object Handling as an Enrichment Activity for Patients in Hospital

2009· article· en· W2064498873 sur OpenAlexvenueno aff
Helen J. Chatterjee, Guy Noble

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research CouncilUniversity College London Hospitals NHS Foundation Trust
Mots-clésObject (grammar)Session (web analytics)DistractionPerceptionPsychologyMedical educationQuality of life (healthcare)MedicineComputer sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study involved innovative research in a novel field, namely ‘object therapy’, within the framework of astudent-selected component (SSC) undertaken by second year, Phase 1 Medicine students at University College London.The project had a series of intrinsic aims: to provide medical students with communication skills, methods of assessingwellbeing and research techniques and to evaluate the potential of museum object handling as an enrichment activity inhospitals. Five medical students undertook museum object handling activities at 24 patient’s bedsides in order to assessthe psychological impact of ‘object therapy’ using standard Quality of Life (QoL) measures. Quantitative analysesindicated an increase in overall well being and patient’s perception of their health status at the end of the session.Qualitative analyses revealed patients felt positive about the role of object handling sessions as a distraction fromeveryday ward life. The study showed that this is a novel enrichment activity which has the potential to enhancepatient’s lives whilst in hospital. The SSC provided valuable communication and research skills to students in theirpre-clinical year, affording an opportunity to interact with patients, gain ward experience and an appreciation of theimportance of considering the whole person when treating a patient.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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