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Enregistrement W4286357142 · doi:10.1590/0034-7167-2021-0103

Nurses’ patterns of knowing about HIV disclosure to children

2022· article· en· W4286357142 sur OpenAlexaff
Renata de Moura Bubadué, Ivone Evangelista Cabral, Franco A. Carnevale

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Enfermagem · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésAppropriationPsychologyIdeologyPrejudice (legal term)Competence (human resources)NursingContext (archaeology)Stigma (botany)MedicineSocial psychologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: to identify and analyze nurses' patterns of knowing and experiences with the preparation of families for disclosure to children living with HIV seropositivity. METHODS: thirteen pediatric nurses from Rio de Janeiro participated in the research using the sensitive creative method. Data were treated with Orlandi's discourse analysis and Carper's patterns of knowing. RESULTS: nurses' speeches revealed socioculturally constructed imaginary and ideological formations. The personal pattern of knowing, under the influence of negative media about the disease in the 1980s, generated stigma and prejudice. Empirical, esthetic, and ethical patterns were built on training and professional practice of the 1990s-2010s. They composed a context of (in)security about competence, to contribute to preparing families to disclose HIV to children. FINAL CONSIDERATIONS: nurses' experience demonstrates knowledge to intervene and many challenges for their practical appropriation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,994

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)0,0070,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,321 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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