MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2401746569 · doi:10.1017/s0714980816000179

Normalization of Neglect: A Grounded Theory of RNs’ Experiences as Family Caregivers of Hospitalized Seniors

2016· article· fr· W2401746569 sur OpenAlexaff
Tarnia Taverner, Jennifer Baumbusch, P. Taipale

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeglectGrounded theoryPerspective (graphical)PsychologyMedicineGerontological nursingNursingDevelopmental psychologyGerontologyQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Souvent le personnes plus âgées, tout en maintenant un certain niveau d’indépendance, comptent sur les membres de leur famille de fournir des soins et de l’assistance. Les aidants naturels qui sont aussi des infirmières autorisées (IA) peuvent fournir une perspective différente de ce qui est vécu quand leur parent âgé est admis aux soins aigus. Le but de notre recherche était d’étudier et de développer une théorie relative à la prestation de soins infirmiers, comme décrit par les IA, qui étaient les aidants naturels pour les adultes plus âgés, lorsque cette personne âgée a été admis aux soins actifs. Pendant une période de six mois en 2011, les infirmières autorisées qui ont satisfait ce critère (n = 12) ont été interrogées individuellement. Nous avons identifié deux categories centrales: “Culture de la negligence” et “Veille par le chevet.” La catégorie de base “de la Normalisation de la Négligence» a été identifié comme la théorie, fondée sur les données que les participants ont fournies qui décrivaient une culture de la négligence qui a normalisé les soins infirmiers de qualité inférieure. Ces résultats mettent en évidence la question de la négligence et de l’abus, et une enquête plus approfondie est justifiée.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissementMême sujetElder Abuse and NeglectTravaux en français237 207