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Enregistrement W2891368640 · doi:10.1108/qaoa-11-2017-0049

How could discourse theories of identity formation critically engage patient-centered care in older adults?

2018· article· en· W2891368640 sur OpenAlexaff
Anna Horton, Simon Horton

Notice bibliographique

RevueQuality in Ageing and Older Adults · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationIdentity (music)EmpowermentContext (archaeology)SociologyOriginalityIdentity formationPsychologySocial psychologyPublic relationsEpistemologySelf-conceptPolitical scienceAestheticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to explore how discourse theories can contribute to the concept of identity formation within a patient- or person-centered care (PCC) orientation, to enable more critical engagement with PCC in older people. Design/methodology/approach This is a conceptual paper. Findings This paper concludes that the discourse literature has important insights for understanding identity formation in older people as operationalized in the context of PCC in three particular ways: accounting for multiplicity in patients’ identity; exploring “the devolution of responsibility” to address shifts in performing identities in clinical encounters; and attending to a “crisis of positioning” to engage empowerment discourse within a PCC philosophy. Originality/value Whilst a notion of patient identity is at the heart of PCC, the concept remains inconsistent and underdeveloped. This is particularly problematic for the quality of care in older adults, as PCC has become increasingly synonymous with care of older people. Discourse theories of identity formation can be used to critically engage with identity within the context of PCC, so as to develop more nuanced understandings of “the person” or “the patient,” with the potential to improve research into care for aging and older adults.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,346 · 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'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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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