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Enregistrement W3014168532 · doi:10.1097/nur.0000000000000517

Exploring the Perceived Self-management Needs of Young Adults With Osteogenesis Imperfecta

2020· article· en· W3014168532 sur OpenAlexaff
Alisha Michalovic, Charlotte Emily Ewels Anderson, Kelly Thorstad, Frank Rauch, Argerie Tsimicalis

Notice bibliographique

RevueClinical Nurse Specialist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensShriners Hospitals for Children - Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipYoung adultOsteogenesis imperfectaTransitional careMedicineHealth carePediatric Nurse PractitionerGeneral partnershipFamily medicineJungleQualitative researchNursingNurse practitionersGerontologyMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To explore the perceived self-management needs of young adults with osteogenesis imperfecta (OI) with the goal of optimizing the self-management and transitional care services. METHODS: A qualitative descriptive study was performed with young adults diagnosed with OI. Two semistructured interviews were conducted before and after their first appointment with a nurse practitioner in the adult healthcare settings (a new partnership initiated by the pediatric hospital). Data were transcribed and descriptively analyzed. RESULTS: Seven participants with OI types I, III, and IV were interviewed. Ages ranged from 23 to 34 years, and years since discharge from the pediatric hospital ranged from 3 to 10. Four themes emerged including (1) dropped in the jungle, with no one to call; (2) they do not know how to treat me; (3) I feel like I'm going to get back in the loop; and (4) self-managing what I know, how I know. CONCLUSIONS: Similar to other childhood-onset conditions, adolescents and young adults with OI require education and mentorship, and clinicians in the adult healthcare system need to be prepared and supported to receive them. Collective efforts are needed to improve the self-management and transitional care needs for young adults with OI.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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