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Enregistrement W2077481330 · doi:10.3109/09638288.2010.523103

Chronic disease self-management for individuals with stroke, multiple sclerosis and spinal cord injury

2010· article· en· W2077481330 sur OpenAlexaff
Robert C. Hirsche, Beverly Williams, C Allyson Jones, Patricia J. Manns

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cord injuryStroke (engine)Self-managementMultiple sclerosisQualitative researchPhysical therapyMedicineAcquired brain injuryRehabilitationChronic strokeChronic diseasePhysical medicine and rehabilitationPsychologySpinal cordPsychiatryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to explore the experience of people with neurological conditions who take the chronic disease self-management (CDSM) programme. The CDSM programme is used to teach skills to manage chronic conditions, and prevent secondary conditions. Few studies have explored the use of the CDSM programme with people with neurological conditions, in spite of the long standing and sometimes unpredictable nature of those conditions. METHOD: This qualitative study explored the experience of people with stroke, multiple sclerosis (MS) and spinal cord injury (SCI) who participated in the CDSM programme. We completed individual interviews using a semi-structured interview guide with 22 individuals with stroke, MS and SCI. RESULTS: Five categories emerged from the interview discussions including: (1) pre-programme influences; (2) group; (3) factors affecting learning opportunities; (4) workshop content and (5) outcomes. CONCLUSIONS: The results of this study provide insights regarding the optimal way to present the CDSM programme to people with neurological conditions.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations72
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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