Coping with a Lower Limb Amputation due to Vascular Disease in the Hospital, Rehabilitation, and Home Setting
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To explore the coping strategies used following a lower limb amputation and their relationship to adjustment in the hospital, rehabilitation, and home setting. Method. Sixteen individuals who had a lower limb amputation due to vascular disease completed questionnaires, including the Ways of Coping Questionnaire (WCQ), during hospitalization (T1), at the end of rehabilitation (T2), and 2-3 months after discharge from rehabilitation (T3). A subsample ( n=10 ) also participated in three semistructured interviews analyzed using the approach of Miles and Huberman. Results. Self-controlling was the coping strategy used most, followed by seeking social support and positive reappraisal. Three additional coping strategies not found in the WCQ were identified in the qualitative data: noticing progress, learning new things, and using humor. Confrontive coping (T1) and escape-avoidance (T1, T2, and T3) were related to adjustment problems while positive reappraisal (T1 and T3), seeking social support (T1 and T3), and planful problem solving (T3) were associated with positive adjustment. Conclusion. Coping strategies used to deal with the amputation seem to vary across settings, thus signifying the complexity of the coping process following a lower limb amputation due to vascular disease.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».