MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2115119094 · doi:10.1177/104973200129118714

Living with Change: Elderly Women’s Perceptions of Having a Myocardial Infarction

2000· article· en· W2115119094 sur OpenAlexaff
Bernice Sutherland, Louise Jensen

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPerspective (graphical)Qualitative researchTheme (computing)Face (sociological concept)PsychologyGerontologyMedicineSociologySocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study described in this article was to explore and describe elderly (70+ years) women's perceptions of having a myocardial infarction (MI). Structured and unstructured, open-ended, face-to-face interviews with 11 women were used to collect qualitative data. The central theme that emerged was living with change. Five phases were revealed: searching for a diagnosis, being hit with the reality, discovering the nature of the change, adjusting to the change, and moving on with the change. Throughout these phases, the women were faced with the challenges of being in control, managing uncertainty, making sense, being independent, and sheltering others. The continuous process of change in their lives was taken for granted by these women. By having an understanding of the perspective of elderly women who have an MI, nurses will be more effective when caring for these individuals.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,303 · 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'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

Citations58
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQualitative Health ResearchMême sujetCardiac Health and Mental HealthTravaux en français237 207