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Enregistrement W2991901251 · doi:10.1177/2333393619889353

Where Does the Patient Fit? An Analysis of Word Use Within the Context of Interprofessional Collaborative Care

2019· article· en· W2991901251 sur OpenAlexaff
Joyce M. Engel, Dawn Prentice, Rachel Hicks

Notice bibliographique

RevueGlobal Qualitative Nursing Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipContext (archaeology)Health careCitizen journalismHealth professionalsPatient carePsychologyTerm (time)NursingMedical educationMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient-centeredness is considered central to interprofessional collaborative patient care as a participatory, partnered approach between health care professionals and patients. Content analysis of 501 articles from the 1986, 1987, 1988, 1996, 2006, 2013, 2014, and 2018 volumes of a selected journal was undertaken. The purposes were to identify contexts in which the term patient was used in articles with a primary focus on interprofessional care and to identify trends in its usage. With Dilthey's ideas on language as a framework, patient and its variations in the articles were coded under five categories. Findings suggest that the term patient appears predominantly as a modifier for activities enacted by experts and a platform for the discussion of relationships among professionals. There is limited evidence that use of the term patient fits within the context of partnership, suggesting that the language in published interprofessional collaborative research and discussion is currently largely expert, not patient-centered.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,478 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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