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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
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; 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'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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