Understanding Parkinson’s through visual narratives: “I’m not Mrs. Parkinson’s”
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Although it is accepted that individuals with Parkinson’s disease must navigate challenges such as receiving their diagnosis and changing daily occupations, little is known about how they navigate. The purpose of this study is to deepen the current understanding of the experience of living with Parkinson’s disease and its implications for occupation through a narrative visual methodology (photo-elicitation). Method Six individuals with Parkinson’s disease were asked to take photographs and share verbal narrative accounts to illustrate their experience of living with Parkinson’s disease. Findings Results highlight the interrelationship between occupation and identity, as many of the participants’ stories were interpreted as foregrounding the negotiation of occupation, and how such negotiation shaped their sense of identity. Overall, three major themes were identified: (1) Framing the meaning of Parkinson’s disease (accepting the disease as part of who they were); (2) Negotiating engagement in occupation (ongoing deliberation over whether to continue engaging in certain aspects of life as Parkinson’s disease progressed); and (3) Being ready to accept changes that impact personal or social identity (readiness to accept help and to identify as someone with Parkinson’s disease). Conclusion Attending to insights regarding the lived experience of Parkinson’s disease will enhance quality of care through informing an enriched client-centered, occupation-based approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».