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Enregistrement W2990872611 · doi:10.1177/1049732319887714

Holding Secrets While Living With Life-Threatening Illness: Normalizing Patients’ Decisions to Reveal or Conceal

2019· article· en· W2990872611 sur OpenAlexafffund
Anne Bruce, Rosanne Beuthin, Laurene Sheilds, Anita Molzahn, Kara Schick‐Makaroff

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNarrativeDialogical selfPrivilege (computing)NormativeWhite privilegePsychologySociology of health and illnessHealth careSocial psychologyMedicineSociologyGender studiesLawRacism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communicating openly and directly about illness comes easily for some patients, whereas for others fear of disclosure keeps them silent. In this article, we discuss findings about the role of keeping secrets regarding health and illness. These findings were part of a larger project on how people with life-threatening illnesses re-story their lives. A narrative approach drawing on Frank's dialogical narrative analysis and Riesman's inductive approach was used. Interviews were conducted with 32 participants from three populations: chronic kidney disease, HIV/AIDS, and cancer. Findings include case exemplars which suggest keeping secrets is a social practice that acts along continuums of connecting-isolating, protecting-harming, and empowering-imprisoning. Keeping secrets about illness is a normative practice that is negotiated with each encounter. Findings call health-care providers to rethink the role of secrets for patients by considering patient privilege, a person's right to take the lead in revealing or concealing their health and illness experience.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,702
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,095 · 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'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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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