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Enregistrement W333524234 · doi:10.46743/2160-3715/2013.1560

A Qualitative Study of Women’s Decisions Not to Have a Hysterectomy

2015· article· en· W333524234 sur OpenAlexaffabout
Erin Fredericks

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHysterectomyQualitative researchMeaning (existential)PsychologyInformed consentDemographicsNova scotiaMedicineSocial psychologyPsychotherapistAlternative medicineSociologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In focusing on individual and physician demographics and system characteristics that lead to hysterectomy rate variations, researchers overlook the impact of culturally mediated meanings women assign to their bodies, hysterectomy, and other treatments. In this study I sought to provide a fuller description of this decision - making process by examining the role of meaning making in women’s decision not to have a hysterectomy. Using a descriptive qualitative approach, nine women diagnosed with menstrual disorders in Halifax, Nova Scotia, Canada each took part in a semi - structured interview. Factors deemed “irrational” in bio medical understandings of informed choice played a significant role in participants’ decisions not to have a hysterectomy. When these factors are hidden, they cannot be properly addressed during the treatment selection process. By shifting the approach to informed choice to incorporate a holistic view of the body and knowledge, requirements for informed choice may be more likely to be met.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,723
Tête enseignante GPT0,663
Écart entre enseignants0,060 · 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.

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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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