‘We can't keep going on like this’: identifying family storylines in young onset dementia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this study, we identify the dominant storylines that were embedded in the narratives of younger people with dementia and their nominated family members. By implementing a longitudinal, narrative design underpinned by biographical methods we generated detailed family biographies with five families during repeated and planned research contacts (N=126) over a 12–15-month period between 2009 and 2010. The application of narrative analysis within and between each family biography resulted in the emergence of five family storyline types that were identified as: agreeing; colluding; conflicting; fabricating; and protecting. Whilst families were likely to use each of these storylines at different points and at different times in their exposure to young onset dementia, it was found that families that adopted a predominantly ‘agreeing’ storyline were more likely to find ways of positively overcoming challenges in their everyday lives. In contrast, families who adopted predominantly ‘conflicting’ and ‘colluding’ storylines were more likely to require help to understand family positions and promote change. The findings suggest that the identification of the most dominant and frequently occurring storylines used by families may help to further understand family experience in young onset dementia and assist in planning supportive services.
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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 ».