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Enregistrement W3047409969 · doi:10.1155/2020/8866534

Families’ Experiences Living with Acquired Brain Injury: “Thinking Family”—A Nursing Pathway for Family-Centered Care

2020· article· en· W3047409969 sur OpenAlexaffabout
Jane Karpa, Wanda M. Chernomas, Kerstin Roger, Tuula Heinonen

Notice bibliographique

RevueNursing Research and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcquired brain injuryThematic analysisNarrativeFamily memberMedicineCoping (psychology)Family healthNursingQualitative researchPsychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyFamily medicineRehabilitationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine families’ experiences living with acquired brain injury (ABI) using a research approach that included both the affected individual family member and the family together as a family group. A narrative inquiry study, informed by the life-stage approach of Lieblich, Tuval-Mashiach, and Zilber, was used to obtain family stories. Families experiencing an ABI event were purposefully selected from different regions in a western Canadian province. Centered on the life stages of before the ABI event, now living with the ABI, and the future, thematic findings included: Families, a grounding force; Losses, individual and family; Family adaptive capacities; Experiences with the healthcare system-hospital to home; and A patchwork future-entering the unknown. Themes affirmed the significant impacts of ABI on individual and family members and acknowledged ABI as an ambiguous loss event. The findings also illuminated families’ strengths and resiliencies in coping with living with ABI. The study results suggest by “thinking family” nurses can contribute towards a healthcare model that focuses on “family” as the central unit of care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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