“I didn’t tell them. Well, they never ask”. Lay understandings of hypertension and their impact on chronic disease management: implications for nursing practice in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the United Kingdom, as in other developed nations, there has been an increased research focus on ethnicity and the mediation of ethnicity on health and illness experience. This paper examines how lay understandings may affect chronic disease management and the steps primary care nurses may take to optimize care delivery for patients/families, using the example of hypertension in the African-Caribbean community. A focused ethnographic approach was adopted for this study. Data were first collected using focus group interviews (2), semi-structured interviews (21), and vignette interviews (5). Data were analyzed with the assistance of Atlas/ti qualitative analysis software using the principles developed by Roper and Shapira. Findings are presented using Kleinman’s seminal work as a theoretical framework: a) the aetiology or cause of the condition, b) the timing and mode of onset, c) the patho-physiological processes involved, d) the natural history and severity of the illness, e) the appropriate treatment for the condition. The paper concludes that it is incumbent upon primary health care nurses to recognize and take account of the lay explanations of health illness that patients/families hold. Failure to do so may compromise effective care-giving.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».