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Enregistrement W2995686345 · doi:10.1177/2333721419895617

“At 80 I Know Myself”: Embodied Learning and Older Adults’ Experiences of Polypharmacy and Perceptions of Deprescribing

2019· article· en· W2995686345 sur OpenAlexaff
Alison Ross, James Gillett

Notice bibliographique

RevueGerontology and Geriatric Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyDeprescribingEmbodied cognitionPerceptionPerspective (graphical)Aging in placeGerontologyOlder peopleMedicinePsychologyComputer scienceIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the risks of polypharmacy for older adults, there are increasing calls for the development and implementation of deprescribing programs. This article examines the forms of expertise that inform older adults' decisions about how to use medications given concerns over polypharmacy and a clinical focus on deprescribing. In-depth interviews with older adults found that diverse knowledge sources underpin decisions regarding polypharmacy and deprescribing. Findings indicate that this knowledge is formed through a lifetime of embodied learning-the production of relevant knowledge through lived experiences of the body. By way of this embodied learning, older adults possess individualized knowledge bases that inform health and health care decisions, especially regarding the use of medications. If deprescribing programs are to be embedded into standard preventive medical care of older adults, then it is valuable for health care providers to be aware of and take seriously the contribution of embodied knowledge.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,326 · 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.

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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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