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Enregistrement W2764112758 · doi:10.1177/0308022617728679

Understanding and living with multiple sclerosis fatigue

2017· article· en· W2764112758 sur OpenAlexaff
Merrill Turpin, Georgina Kerr, Hannah Gullo, Sally Bennett, Miho Asano, Marcia Finlayson

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Occupational Therapy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisThematic analysisPsychologyExistentialismIdentity (music)MedicineClinical psychologyQualitative researchPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Fatigue substantially affects the lives of many people with multiple sclerosis. This study aimed to further our understanding of the experience of living with multiple sclerosis fatigue by exploring how people became aware of and understood their multiple sclerosis fatigue and how they accommodate it in their daily lives. Method The study used an existential approach to thematic analysis. Thirteen in-depth, semi-structured interviews with people who experienced multiple sclerosis fatigue were conducted and analysed. Results Participants developed an understanding of multiple sclerosis fatigue through gaining awareness of its effect on their lives, seeking information themselves and being informed by health professionals. Participants described how they began to understand the effect of fatigue in their lives and make decisions about how to accommodate it. They discussed the challenges associated with helping others to understand their multiple sclerosis fatigue. Conclusion Lay and expert explanations, the phenomenological notions of lived experience, self-identity and embodiment and stigma associated with invisible disability were useful concepts for understanding the results. Clinicians should consider these concepts when supporting people with multiple sclerosis fatigue to understand the effect of fatigue in their daily lives and use fatigue management strategies to make effective lifestyle changes to accommodate it.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,064 · 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.

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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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