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Enregistrement W4226218878 · doi:10.32920/ihtp.v1i3.1439

Perception of self-care ability among patients with stroke post-discharge: A qualitative descriptive study in Iran

2021· article· en· W4226218878 sur OpenAlexaffvenue
Nasrin Jafari-Golestan, Asghar Dalvandi, Mohammadali Hosseini, Masoud Fallahi‐Khoshknab, Abbas Ebadi, Mahdi Rahgozar, Souraya Sidani

Notice bibliographique

RevueInternational Health Trends and Perspectives · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQualitative researchAnxietyFeelingWorryClinical psychologyPsychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with stroke, once at home, experience different perceptions of their ability for self-care. The purpose of this qualitative descriptive study was to elucidate patients’ perception of their self-care ability. Methods: Semi-structured interviews were held with 10 patients with stroke, within one month following discharge from hospital. Sampling was purposeful and continued until data saturation was reached. All recorded interviews were transcribed and imported to MAXQDA software. The transcripts were content analyzed, following the five-step method by Granheim and Lundman. Results: Three main categories and ten subcategories were revealed: immersion in distress (feeling of sorrow and sadness, lack of control of life, feeling of anxiety and worry), perceived difficulty (dependency on others, disabling nature of the disease, multiple underlying diseases and mental health problems) and compatible adaptive reaction (acceptance of disability, improving health literacy, enhancement of spiritual health). Conclusions: Patients with stroke reported limited ability for self-care post-discharge, which had a considerable effect on their engagement in self-care behaviors and application of recommended treatment methods at home. The findings have implications for designing nurse-led interventions to promote self-care in this vulnerable patient population.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,337 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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