Social-Interaction Knowledge Translation for In-Home Management of Urinary Incontinence and Chronic Care
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Bien que l’incontinence urinaire peut être géré d’une manière conservatrice, c’est une cause principale de la dégradation des soins de famille dans la maison. Cette étude a examiné les processus d’interaction sociale et de l’application des connaissances (AC) se rapportant à la façon dont la gestion de l’incontinence urinaire (IU) peut être traduit dans les soins à domicile. Les données provenant des entretiens approfondis ont été receuillies auprès d’un échantillon théorique des 23 aidants familiaux, des beneficiaires âgés et des prestataires de soins à domicile. Les comparaisons constantes et les critères d’analyse de Glaser ont été utilisés pour arriver à traduire les connaissances à travers une théorie de fond. Dix sous-themes sont inclus: comment vivre avec le problème; le renforcement de connaissances expérientielles; le développement du confort; l’assouplissement dans une relation de travail; la mutualité nourricière; facilitant l’échange de connaissances; le renforcement de la confiance; l’affinage de connaissances; mettant tous ensemble, et la gestion de soins à domicile. Les résultats sont instructifs pour l’AC au sujet d’IU à la fois dans la théorie et la pratique des soins à domicile, grâce à avoir éclairé comment l’intersubjectivité et les interactions bi-directionelles sont indispensables à l’application des connaissances des soins à domicile chroniques, ce qui sont largement tacites et empiriques.
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 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 | 0,012 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,003 |
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 ».