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Enregistrement W4239887089 · doi:10.32920/ryerson.14665197.v1

Taking control of diabetes: child and adolescent perspectives on the evolution of self-care

2021· preprint· en· W4239887089 sur OpenAlexaffabout
Noshin Khan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingDiabetes mellitusQualitative researchDiseaseEthnographyPsychologyMedicineDevelopmental psychologyNursingFamily medicineMedical educationSocial psychologySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study employed an ethnographic approach to explore perspectives of children and adolescents on diabetes self-care. Their knowledge of diabetes and feelings about having the disease was also addressed. Rooted in the new sociological approach that acknowledges children’s right to participate in issues that concern them, forty eight paediatric patients between the ages of five and eighteen years participated in individual interviews. Participants were recruited from a diabetes outpatient clinic within the largest paediatric hospital in Canada. Data were coded using McCracken’s (1988) method of analysis. This paper presents a focused analysis of three major themes: self-care, knowledge and feelings. In-depth analyses of these integrated themes provided a rich understanding of how children and adolescents with diabetes come to accept their disease and how the process of self-care evolves over time. Despite the emotional challenges and complexity of managing diabetes, children and adolescents spoke of a resolve and readiness to obtain more knowledge about their disease. This paper describes the process of diabetes self-care from the perspectives of children and adolescents and offers suggestions for clinical practice and future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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