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Enregistrement W2170530889 · doi:10.1177/1363461506070796

The McGill Illness Narrative Interview (MINI): An Interview Schedule to Elicit Meanings and Modes of Reasoning Related to Illness Experience

2006· article· en· W2170530889 sur OpenAlexafffundabout
Danielle Groleau, Allan H. Young, Laurence J. Kirmayer

Notice bibliographique

RevueTranscultural Psychiatry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésNarrativeSociology of health and illnessPsychologyAttributionQualitative researchPerceptionSocial psychologyHealth careDevelopmental psychologyPsychotherapistSociologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article summarizes the rationale, development and application of the McGill Illness Narrative Interview (MINI), a theoretically driven, semistructured, qualitative interview protocol designed to elicit illness narratives in health research. The MINI is sequentially structured with three main sections that obtain: (1) A basic temporal narrative of symptom and illness experience, organized in terms of the contiguity of events; (2) salient prototypes related to current health problems, based on previous experience of the interviewee, family members or friends, and mass media or other popular representations; and (3) any explanatory models, including labels, causal attributions, expectations for treatment, course and outcome. Supplementary sections of the MINI explore help seeking and pathways to care, treatment experience, adherence and impact of the illness on identity, self-perception and relationships with others. Narratives produced by the MINI can be used with a wide variety of interpretive strategies drawn from medical anthropology, sociology and discursive psychology.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,369 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations333
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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