An interpretive descriptive approach of patients with osteoporosis and integrating osteoporosis management advice into their lifestyle
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although osteoporosis-exercise recommendations have been established, implementation of the information remains a challenge for people with osteoporosis. This study aimed to understand how participants integrate osteoporosis management advice into their lifestyle and the challenges they might face. METHODS: Integrative descriptive methods were used for this qualitative study. In-depth interviews were conducted with 13 Canadian participants (age range 51-90) that knew they had osteoporosis. Participants were asked to participate in one-on-one interviews; discussing exercise, nutrition and falls prevention for people with osteoporosis. RESULTS: The following themes emerged from this study: understanding fragility fractures and fall risk, knowledge acquisition through personal and vicarious experience over the lifespan, awareness of environmental risks and opportunities, understanding the effect of exercise on the bones and in life, challenges managing exercise expectations, attitude towards non-pharmacological management. CONCLUSION: Participants recognized the benefit of non-pharmacological management for managing osteoporosis, but sometimes found it difficult to integrate into their daily activities due to lack of time or knowledge. Participants weren't always clear on which component of their osteoporosis management should be prioritized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».