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Enregistrement W2912995687

Percepción subjetiva del tiempo y evaluación del estado emocional de pacientes con enfermedad crónica avanzada

2019· article· es· W2912995687 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Osorio-Lucena, B. Segura, Rafael Montoya‐Juárez, Ma Paz García

Notice bibliographique

RevueEvidentia: Revista de enfermería basada en la evidencia · 2019
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing care and research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodAnxietyPsychologyIntrospectionDepression (economics)Clinical psychologyEmotional distressHospital Anxiety and Depression ScaleDistressPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Characterizing emotional state and perception over the years in patients with advanced chronic disease, and compare it to Hospital Anxiety and Depression Scale. Methodology: It is a quantitative descriptive and transversal observational study in which we deepen the patient’s emotional state. Based on the administration of a questionnaire to collect demographic and clinical variables, in which the Karnofsky Index, Bayes Time Subjective Perceived Scale, Brief Scale of Introspection of the State of Mind, Scale of Evaluation of Edmonton Symptoms and Hospital Anxiety and Depression Scale. Results: Patients with advanced chronic illness presented anxious and depressive symptomatology’s high levels and a negative mood‘s predominance, existing a correlation between patients’ answers to Hospital Anxiety and Depression Scale and the identified emotional states through the Brief Mood Introspection Scale. Over time, these patients perceive it as slow or very slow, existing interrelation with the presence of anxious and depressive symptomatology. Conclusions: The subjective perception of time and the description of mood using the Brief Mood Introspection Scale can be a good tool for the emotional distress detection.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,010

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,386 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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