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Enregistrement W2107526245 · doi:10.3109/09638280903374121

Needs, barriers and facilitators experienced by spouses of people with aphasia

2009· article· en· W2107526245 sur OpenAlexafffund
Guylaine Le Dorze, France-Hélène Signori

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensInstitut de Readaptation Gingras Lindsay de MontrealUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAphasiaPsychologySpouseRehabilitationNursingGerontologyMedicineCognitive psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Little is known about how spouses cope with their needs as a result of their partner's aphasia. This study described spouses' needs and identified the barriers and facilitators to satisfying them. METHODS: Four associations of people with aphasia were approached. Eleven spouses were interviewed in small groups. They described the results of their inquiries and efforts to satisfy their needs because their partner had aphasia (mean time since onset 6 years 8 months) as a result of stroke or surgery. Discussions were transcribed and coded. Excerpts were grouped into categories. RESULTS: Spouses mainly needed support and respite, and perceived their partner to need help for communication and well-being. Personal factors like the availability of close others to provide help were facilitating. However, participants encountered barriers, mainly organisational, i.e. the help needed did not exist. Some needs persisted over time. CONCLUSIONS: Results confirm the long-term needs of spouses in adjusting to the aphasia of their partner, as well as the limited services available to them. Many of the needs reflected spouses' concerns about their partner, while others were a consequence of their caregiving role as well as the unavailability of support. Spouses of people with aphasia should have access to support during and after rehabilitation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations101
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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