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Enregistrement W3108888612 · doi:10.1177/1054773820974149

Generic Self-Reported Questionnaires Measuring Self-Management: A Scoping Review

2020· review· en· W3108888612 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical Nursing Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-managementPsychologyMedicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to (1) identify generic questionnaires that measure self-management in people with chronic conditions, (2) describe their characteristics, (3) describe their development and theoretical foundations, and (4) identify categories of self-management strategies they assessed. This scoping review was based on the methodological framework developed by Arksey and O'Malley and completed by Levac et al. A thematic analysis was used to examine self-management strategies assessed by the questionnaires published between 1976 and 2019. A total of 21 articles on 10 generic, self-reported questionnaires were identified. The questionnaires were developed using various theoretical foundations. The Patient Assessment of Self-Management Tasks and Partners in Health scale questionnaires possessed characteristics that made them suitable for use in clinical and research settings and for evaluating all categories of self-management strategies. This study provides clinicians and researchers with an overview of generic, self-reported questionnaires and highlights some of their practical characteristics.

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.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,578
Tête enseignante GPT0,675
Écart entre enseignants0,096 · 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