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Enregistrement W2980742576 · doi:10.2196/15174

Informational Practices of Postacute Brain Injury Patients During Personal Recovery: Qualitative Study

2019· article· en· W2980742576 sur OpenAlexvenueno aff
Yamini Masterson, Erin Brady, Andrew Miller

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisAcquired brain injuryContext (archaeology)Qualitative researchData collectionQuality of life (healthcare)Qualitative propertyTraumatic brain injuryPsychologyMedicineApplied psychologyRehabilitationNursingPsychiatryPhysical therapyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effects of brain injury, structural damage, or the physiological disruption of brain function last far beyond initial clinical treatment. Self-tracking and management technologies have the potential to help individuals experiencing brain injury in their personal recovery-helping them to function at their best despite ongoing symptoms of illness. However, current self-tracking technologies may be unsuited for measuring the interconnected, nonlinear ways in which brain injury manifests. OBJECTIVE: This study aimed to investigate (1) the current informational practices and sensemaking processes used by postacute brain injury patients during personal recovery and (2) the potential role of quality-of-life instruments in improving patient awareness of brain injury recovery, advocacy, and involvement in care used outside the clinical context. Our objective was to explore the means of improving awareness through reflection that leads to compensatory strategies by anticipating or recognizing the occurrence of a problem caused by impairment. METHODS: We conducted a qualitative study and used essentialist or realist thematic analysis to analyze the data collected through semistructured interviews and questionnaires, 2 weeks of structured data collection using brain injury-specific health-related quality of life instrument, quality of life after brain injury (QoLIBRI), and final interviews. RESULTS: Informational practices of people with brain injury involve data collection, data synthesis, and obtaining and applying the insights to their lifestyles. Participants collected data through structured tools such as spreadsheets and wearable devices but switched to unstructured tools such as journals and blogs as changes in overall progress became more qualitative in nature. Although data collection helped participants summarize their progress better, the lack of conceptual understanding made it challenging to know what to monitor or communicate with clinicians. QoLIBRI served as an education tool in this scenario but was inadequate in facilitating reflection and sensemaking. CONCLUSIONS: Individuals with postacute brain injury found the lack of conceptual understanding of recovery and tools for making sense of their health data as major impediments for tracking and being aware of their personal recovery. There is an urgent need for a better framework for recovery and a process model for choosing patient-generated health data tools that focus on the holistic nature of recovery and improve the understanding of brain injury for all stakeholders involved throughout recovery.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations0
Publié2019
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