Strategizing a Game Plan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When cancer patients at the end of life stay at home, family caregivers are often directly implicated in the care. One challenge is pain management. They are often unprepared and unsupported as they attempt to meet this responsibility. There are few studies that examine what this responsibility entails. OBJECTIVE: The purpose of this article was to present one important process extracted from the results of a grounded theory study of family caregiver management of the pain of palliative cancer patients at home. Specifically, it will look at how family caregivers strategize to plan for pain management. METHODS: Twenty-four family caregivers participated. They were recruited using purposeful and then theoretical sampling. The data sources were taped, transcribed, semistructured interviews and field notes. Data analysis used Strauss and Corbin's open, axial, and selective coding. RESULTS: The process "strategizing a game plan," which includes the subprocesses of "accepting responsibility," "seeking information," and "establishing a pain management relationship" will be presented in this article. These processes were integral to pain management at home. CONCLUSIONS: These results highlight that, even when family caregivers accept responsibility for pain management, they are not always well prepared and require appropriate support to ensure optimal pain control. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Understanding that family caregivers are continuously engaging in specific processes as they prepare for and implement pain management strategies can help health care providers tailor their interventions to specific parts of the complex process of family caregiver management of palliative care cancer patients' pain.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».