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Enregistrement W2153794718 · doi:10.1177/1049732307313768

Advocacy of Women Family Caregivers: Response to Nonsupportive Interactions With Professionals

2008· article· en· W2153794718 sur OpenAlexaff
Anne Neufeld, Margaret J. Harrison, Moira Stewart, Karen D. Hughes

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFeelingThematic analysisNegotiationMental healthQualitative researchHealth professionalsService providerService (business)Social psychologyHealth carePsychotherapistSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Support from health and social service professionals assists women in caring for a relative with a chronic condition. However, nonsupportive interactions coexist with supportive interactions and might have unanticipated consequences. The purpose of this ethnographic study was to examine advocacy as a proactive response to nonsupportive interactions with professionals among women family caregivers in four caregiving situations. Data generation included in-depth interviews with 34 women. Interviews were tape-recorded, transcribed verbatim, and analyzed using thematic and constant comparative analysis techniques. As a consequence of nonsupportive interactions women experienced negative feelings, a lack of trust, powerlessness, and challenges in their caregiving situations that were catalysts for advocacy involving assertively taking charge in a relationship with a health professional. As advocates women employed strategies of monitoring their relative's condition, educating themselves or others, negotiating or fighting for resources, or campaigning for change. There were stress and fatigue involved in becoming an advocate, but the women also described the experience as one of personal growth. This research provided insight into the role of nonsupportive interactions with professionals as a catalyst for the development of individual-level advocacy initiatives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,725
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,055 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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