COPD stories of complex causal ‘truths’‘Sure I’ve smoked all my life/but I also put in 37 years at the mine’
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: Secondary analysis was conducted to interpret the causes of illness stories told by patients living with chronic obstructive pulmonary disease. BACKGROUND: Despite the abundance of quantitative evidence regarding the causal relationship between smoking and chronic obstructive pulmonary disease, there is limited research that provides a contextual emic understanding of chronic obstructive pulmonary disease aetiology. DESIGN: Interview data from two earlier focused ethnography studies were examined by retrospective interpretation, a type of secondary qualitative research. Chronic obstructive pulmonary disease causation stories were identified in both primary study data bases, but were not previously systematically examined. METHODS: The analysis was completed using an eclectic, explicit narrative approach that involved the examination of causation story elements. RESULTS: Participants told 104 causal stories about the development of their lung disease. They situated the aetiology of their chronic illness within a psychosocial reality. CONCLUSIONS: The causal stories told by participants demonstrate that those living with chronic obstructive pulmonary disease present a broader causal explanation for their illness, an orientation not commonly presented in the literature. They demonstrate the need for further examination of the important lay accounts of causes of illness in relation to chronic obstructive pulmonary disease. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Clinicians' ability to hear an alternative understanding may be impeded when they only listen for what they already know, 'facts' concerning the relationship between smoking and chronic obstructive pulmonary disease. Addressing vulnerable persons in such a manner may impede patients' efforts to be responsible for the development of their chronic illness and individualised care.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».