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Enregistrement W3017339795 · doi:10.1097/hnp.0000000000000379

Narrative-Based Practice

2020· article· en· W3017339795 sur OpenAlexaff
Francesco Burrai, Mariangela Mettifogo, Valentina Micheluzzi, Flavia Emanuela Ferreira, Leonardo Pinna, Emma Magavern

Notice bibliographique

RevueHolistic Nursing Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensMichel-Sarrazin
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePsychosocialFeelingNarrative inquiryNarrative medicineIsolation (microbiology)PsychologyHealth careQualitative researchIdentity (music)Quality of life (healthcare)MedicineNursingPsychotherapistSociologySocial psychologyAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Narrative-based practice has been developed to bring the health care aspects of illness and treatment closer to the psychosocial and life experiences of a patient. It gives value to the lived experience by using writing tools, spoken words, poetry, drawing, and photography. Nephrology has become one of the first health care fields, likely due to its large patient burden of both critical and chronic disease, to use narrative-based practice. The use of narrative-based practice in renal care explores the lived experience through structured and semistructured interviews with patients, caregivers, and health care providers. The principle topics discussed are the lack of a "disease identity" that would allow patients to identify themselves with a specific state of illness, the "uncertainty" of living with an illness characterized by continuous progression and regression, and the living with the "unspeakable" looming specter of death. This review highlights the powerful significance of qualitative knowledge gained with the narrative method. Increased awareness of these aspects of patients' lived experiences can help nurses improve the quality and effectiveness of the therapeutic relationship between patient and health care professional and may offer a promising approach, within this relationship, to decreasing patient feelings of isolation.

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)0,055
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,055
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,346 · 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'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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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