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Enregistrement W2112082187 · doi:10.1136/ebn.7.4.128

Spouses of patients with coronary heart disease had varied perceptions about its aetiology and drug treatment

2004· letter· en· W2112082187 sur OpenAlexaff
Patricia Caldwell

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2004
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionInternal medicineEtiologyCoronary heart diseaseSecondary preventionDrug treatmentCardiologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kärner A, Dahlgren MA, Bergdahl B. Coronary heart disease: causes and drug treatment—spouses’ conceptions. J Clin Nurs 2004;13:167–76.[OpenUrl][1][CrossRef][2][PubMed][3][Web of Science][4] Q What are the perceptions (or conceptions) of spouses of patients who have had a cardiac event regarding the causes of coronary heart disease (CHD) and effects of drug treatment? Qualitative study using an empirical and inductive approach. Norrköping and Jönköping in southeast Sweden. 25 spouses (mean age 55 y, 68% women) who were living with a partner who had had a cardiac event about 1 year earlier. 18 patients had had a myocardial infarction (MI), and 19 had received revascularisation. 12 spouses were working, 2 were unemployed, 10 were retired, and 1 was a student. Data were collected using semistructured interviews that lasted 60–90 minutes and focused on spouses’ conceptions about 5 domains related to possible causes of CHD: physical activity, diet, stress, smoking, and drug treatment. Conceptions concerning causes of CHD. All spouses regarded physical exercise as a positive factor in the rehabilitation of patients with CHD. However, most did not mention inactivity as a cause … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DJournal%2Bof%2Bclinical%2Bnursing%26rft.stitle%253DJ%2BClin%2BNurs%26rft.aulast%253DK%25C3%25A4rner%26rft.auinit1%253DA.%26rft.volume%253D13%26rft.issue%253D2%26rft.spage%253D167%26rft.epage%253D176%26rft.atitle%253DCoronary%2Bheart%2Bdisease%253A%2Bcauses%2Band%2Bdrug%2Btreatment--spouses%2527%2Bconceptions.%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1046%252Fj.1365-2702.2003.00871.x%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F14723668%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=10.1046/j.1365-2702.2003.00871.x&link_type=DOI [3]: /lookup/external-ref?access_num=14723668&link_type=MED&atom=%2Febnurs%2F7%2F4%2F128.1.atom [4]: /lookup/external-ref?access_num=000188224100006&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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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