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Enregistrement W2407307570 · doi:10.1177/0030222815575002

A Pilot Study of Meaning-Based Group Counseling for Bereavement

2015· article· en· W2407307570 sur OpenAlexaff
Christopher J. MacKinnon, Nathan Grant Smith, Mélissa Henry, Evgenia Milman, Mel Berish, Amanda Jessica Farrace, Annett Körner, Harvey Max Chochinov, S. Robin Cohen

Notice bibliographique

RevueOMEGA - Journal of Death and Dying · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChamplain Regional CollegeMcGill UniversityCancerCare ManitobaJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)Formative assessmentPsychological interventionIntervention (counseling)Randomized controlled trialPsychologyPsychotherapistClinical psychologyQualitative researchResearch designMedical educationApplied psychologyMedicineSociologyPsychiatryPedagogySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific studies demonstrating either the efficacy or effectiveness of interventions for uncomplicated bereavement are lacking. This study reports the results of a novel meaning-based group counseling (MBGC) intervention developed for bereaved adults. MBGC was built on previous scholarly critiques using a formative evaluation methodology within a group of bereaved adults ( n = 11). The primary research questions were as follows: (a) How do bereft individuals respond to MBGC? and (b) What refinements are needed to MBGC to ensure feasibility? A secondary research question was: (c) Is collection of quantitative outcome measures at baseline and postintervention feasible? Analysis of multiple qualitative data sources resulted in numerous refinements to MBGC. Results indicate that the majority of participants found the meaning-based intervention beneficial. Limitations included concurrent external therapies and a small sample size that was largely homogenous. There were no major counterindications to proceeding with a pilot randomized controlled trial (RCT).

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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