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Enregistrement W3092269549 · doi:10.5539/gjhs.v12n12p1

Therapeutic Ride: Health Service Evaluation and Satisfaction of Patients and Their Caregivers

2020· article· en· W3092269549 sur OpenAlexvenueno aff
Jéssica do Nascimento Pinho, Edivânia Anacleto Pinheiro, Cristiane Munaretto Ferreira, Erica Freire Vasconcelos-Pereira, Tatiane Contin, Vanessa Marcon de Oliveira, Vanessa Terezinha Gubert

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Nursing, Elderly Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Mato Grosso do SulCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicineService (business)Patient satisfactionDescriptive researchTherapeutic effectPhysical therapyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the health service and the satisfaction of patients and their caregivers in relation to the therapeutic ride, in Integrated Continuous Care. Methods: Cross-sectional, descriptive study, conducted between January 2017 and January 2018, using a specific form for data collection and interview conducted before hospital discharge. Results: The study included 23 patients and 27 caregivers. Regarding the evaluation of the service related to the therapeutic ride, 95.6% (22/23) of the patients and 70.4% (19/27) of the caregivers confirmed that they understood the objectives of this practice. The duration of the therapeutic ride was considered sufficient by 69.6% (16/23) of patients and 70.4% (19/27) of caregivers. Most patients (52.2%) and caregivers (70.4%) declared to be very satisfied with the result of the therapeutic ride. Conclusion: The therapeutic ride demonstrates its differential aspect by adding training, contributing greatly to the safe transition from the hospital to the home.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,354 · 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'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

Citations0
Publié2020
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