“Is My Heart Healing?” A Meta-synthesis of Patients' Experiences After Acute Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recovery from acute myocardial infarction (AMI) has been primarily understood in a narrow medical sense. For patients who survive, secondary prevention focuses largely on enhancing clinical outcomes. As a result, there is a lack of descriptive accounts of patients' experiences after AMI and little is known about how people go about the challenge of recovering from such an event. OBJECTIVE: We conducted a meta-synthesis of the available literature on qualitative accounts of patients' experiences after AMI. METHODS: We searched for relevant papers that were descriptive, qualitative accounts of participants' experiences after AMI across 4 electronic databases (April 2016). Using an adapted meta-ethnography approach, we analyzed the findings by translating studies into one another and synthesizing the findings from the studies. RESULTS: After a review of titles/abstracts, reading each article twice in full, and cross-referencing articles, this process resulted in 17 studies with 224 participants (48% women) aged 23 to 90 years. All participants provided a first-person account of an AMI within the 3-day to 25-year time frame. Two major themes emerged that characterized patients' experiences: navigating lifestyle changes and navigating the emotional reaction to the event-consisting of various subthemes. CONCLUSION: Although AMI tends to be seen as a discrete event, participants are left with little professional guidance as to how to negotiate significant, and often discordant, psychosocial changes that have long-lasting effects on their lives, similar to persons with chronic illnesses but without research in place to figure out how to best support them.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».