Patients’ expressions of awareness of memory problems in early stage Alzheimer’s disease reflected varying combinations of self maintaining and self adjusting styles of responding
Notice bibliographique
Résumé
Clare L. Managing threats to self: awareness in early stage Alzheimer’s disease. Soc Sci Med 2003;57:1017–29.[OpenUrl][1][CrossRef][2][PubMed][3][Web of Science][4] Q What is the nature of patient awareness of memory changes in early stage Alzheimer’s disease (AD)? Qualitative interview study using interpretive phenomenological analysis. A memory clinic in a large university hospital in the UK. 12 English speaking patients who were 57–83 years of age (mean age 71 y, 75% men), had a medical diagnosis of AD of minimal severity (Mini-Mental State Examination [MMSE] score ⩾18 out of 30), were living with a partner or caregiver willing to participate, and were capable of providing informed consent. Patients and their spouses participated separately in 2 indepth interviews, 3 months apart. Topics included previous experiences, views of self, coping styles, recognition and impact of memory changes, contact with healthcare services, and views of the future. Interviews were audiotaped, transcribed, and analysed using an interpretive phenomenological approach. Participant’s accounts of their awareness of memory changes resulted in a … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DSocial%2Bscience%2B%2526%2Bmedicine%26rft.stitle%253DSoc%2BSci%2BMed%26rft.aulast%253DClare%26rft.auinit1%253DL.%26rft.volume%253D57%26rft.issue%253D6%26rft.spage%253D1017%26rft.epage%253D1029%26rft.atitle%253DManaging%2Bthreats%2Bto%2Bself%253A%2Bawareness%2Bin%2Bearly%2Bstage%2BAlzheimer%2527s%2Bdisease.%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1016%252FS0277-9536%252802%252900476-8%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F12878102%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/external-ref?access_num=10.1016/S0277-9536(02)00476-8&link_type=DOI [3]: /lookup/external-ref?access_num=12878102&link_type=MED&atom=%2Febnurs%2F7%2F3%2F96.1.atom [4]: /lookup/external-ref?access_num=000184592500006&link_type=ISI
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».