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Enregistrement W3089222356 · doi:10.1111/hex.13106

Perceptions, needs and preferences of chronic disease self‐management support among men experiencing homelessness in Montreal

2020· article· en· W3089222356 sur OpenAlexaffabout
Laura Merdsoy, Sylvie Lambert, Jessica Sherman

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensSt Mary's Hospital CentreSt. Mary's UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPeer supportSocial supportQualitative researchPsychologyMental healthDiseaseChronic diseaseEmotional supportMedicineClinical psychologyGerontologyPsychiatrySocial psychologyFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study explored the perceptions, needs and preferences for chronic disease self- management (SM) and SM support among men experiencing homelessness. DESIGN: A qualitative interpretive approach was used. Eighteen semi-structured interviews were conducted with 18 homeless men with a chronic disease at an emergency overnight shelter of Welcome Hall Mission (WHM) in Montreal, Quebec. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim and thematically analysed. RESULTS: The majority of participants perceived SM as important, described confidence to perform medical SM behaviours, and creatively adapted their SM behaviours to homelessness. Emotional SM was described as most challenging, as it was intertwined with the experience of homelessness. Three vulnerable groups were identified: (a) those with no social networks, (b) severe physical symptoms and/or (c) co-morbid mental illness. The preferred mode of delivery for SM support was through consistent contacts with health-care providers (HCPs) and peer-support initiatives. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Despite competing demands to fulfill basic needs, participants valued chronic disease SM and SM support. However, SM support must address complex challenges relating to homelessness including emotional SM, multiple vulnerabilities and barriers to forming relationships with HCPs.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,341 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

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