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Enregistrement W2790339017 · doi:10.2147/jmdh.s146938

Patients with heart failure and their partners with chronic illness: interdependence in multiple dimensions of time

2018· article· en· W2790339017 sur OpenAlexafffundabout
Laura Nimmon, Joanna Bates, Gil Kimel, Lorelei Lingard

Notice bibliographique

RevueJournal of Multidisciplinary Healthcare · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensWestern UniversitySt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésTeamworkMedicineScholarshipFamily medicineHealth careBATESPsychologyNursingManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Informal caregivers play a vital role in supporting patients with heart failure (HF). However, when both the HF patient and their long-term partner suffer from chronic illness, they may equally suffer from diminished quality of life and poor health outcomes. With the focus on this specific couple group as a dimension of the HF health care team, we explored this neglected component of supportive care. MATERIALS AND METHODS: From a large-scale Canadian multisite study, we analyzed the interview data of 13 HF patient-partner couples (26 participants). The sample consisted of patients with advanced HF and their long-term, live-in partners who also suffer from chronic illness. RESULTS: The analysis highlighted the profound enmeshment of the couples. The couples' interdependence was exemplified in the ways they synchronized their experience in shared dimensions of time and adapted their day-to-day routines to accommodate each other's changing health status. Particularly significant was when both individuals were too ill to perform caregiving tasks, which resulted in the couples being in a highly fragile state. CONCLUSION: We conclude that the salience of this couple group's oscillating health needs and their severe vulnerabilities need to be appreciated when designing and delivering HF team-based care.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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