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Enregistrement W2765684380 · doi:10.15402/esj.v3i1.237

Hope and Advanced Breast Cancer: Engaging with the Parish Nursing Community to Explore Hope in Women with Advanced Breast Cancer in Nigeria

2017· article· en· W2765684380 sur OpenAlexvenueno aff
Agatha Ogunkorode, Lorraine Holtslander

Notice bibliographique

RevueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and Learning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerFaithDignityCompassionNursingBreast cancer awarenessContext (archaeology)MedicinePsychological interventionSociologyCancerPolitical scienceHistoryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women with advanced breast cancer living in Nigeria face many obstacles and are very reliant on the support of faith communities, including parish nurses, who have a strong presence in Nigeria. Research with people with advanced cancer has shown the importance of hope as a source of strength and an important spiritual concept in their lives. Parish nursing focuses on the promotion of health within the context of the values, beliefs, and practices of the faith community. What distinguishes parish nursing care is the intentional integration of the body, mind, and spirit to create wholeness, health, and a sense of well-being even when the patient’s illness is not curable. This specialty nursing practice holds that all persons are sacred and must be treated with respect and dignity. In line with these beliefs, the parish nurse serves her community with compassion, mercy, presence, and justice. Community-based research is needed to explore what hope means for women in Nigeria with advanced breast cancer, in order to build essential and innovative nursing knowledge and provide opportunities to identify meaningful interventions and ways the faith community can support these women, their families, and their communities.

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)0,537
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5370,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,4030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,413
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,334 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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