Expert decision making in relation to unanticipated blood glucose levels
Notice bibliographique
Résumé
How people (N = 22) with long-standing Type I diabetes make everyday self-care decisions, specifically in regard to unanticipated blood glucose levels (UBGLs) was investigated using grounded theory. Participants differentiated between decisions made in familiar and typical situations and those made in novel situations. Decisions made in familiar situations were straightforward, arising from a confident appraisal of the cause of the UBGL. The primary focus of decision making in response to an UBGL in familiar situations was the decision about the course of action. The focus in unfamiliar situations was the appraisal of the cause of the UBGL. It was characterized by the participants' lack of confidence and by a non-linear progression in which the individual retraced previous phases of the decision-making process or proceeded to tangential steps. Participants matched the features of previously encountered situations to construct a story that explained the events in order to generate some plausible hypotheses. A number of contextual and mediating variables were identified as influencing the decision-making process and the decisions they made. The findings of this research demonstrate that the decision maker's familiarity with the situation influences the nature of the decision-making processes that are used. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Res Nurs Health 23:147–157, 2000
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».