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Enregistrement W2160260694 · doi:10.1136/bjo.2003.036046

How patients experience progressive loss of visual function: a model of adjustment using qualitative methods

2005· article· en· W2160260694 sur OpenAlexaff
Robin Z. Hayeems

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Ophthalmology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFunction (biology)OptometryOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with retinitis pigmentosa (RP) experience functional and psychological challenges as they adjust to progressive loss of visual function. The authors aimed to understand better the process of adjusting to RP in light of the emotional suffering associated with this process. METHODS: Adults with RP were recruited from the Foundation Fighting Blindness and the Wilmer Eye Institute in Baltimore. Focus groups and semistructured interviews addressed the process of adjusting to RP and were audiotaped and transcribed. The transcripts were analysed qualitatively in order to generate a model of adjustment. RESULTS: A total of 43 individuals participated. It was found that, on diagnosis, people with RP seek to understand its meaning in their lives. Mastering the progressive functional implications associated with RP is contingent upon shifting personal identity from a sighted to a visually impaired person. In this sample, six participants self identified as sighted, 10 self identified as in transition, and 27 self identified as visually impaired. This adjustment process can be understood in terms of a five stage model of behaviour change. CONCLUSIONS: The proposed model presents one way to understand the process of adjusting to RP and could assist ophthalmologists in meeting their moral obligation to lessen patients' suffering, which arises in the course of their adjustment to progressive loss of visual function.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,018
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations67
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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