‘In a perfect world doctors and the medical profession would accept people for who they are’: women’s heart health information practices
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. This exploratory study investigates women’s health information practices by examining how women perceive and interpret heart health information from organizations such as Heart & Stroke Canada that are targeted specifically to them. Method. Focus groups were conducted with women (45 – 90 years) with heart disease and without heart disease and three women with heart disease participated in semi-structured interviews. Analysis. The data were analysed using thematic analysis. Five themes that shaped women’s perceptions and interpretations of heart health information were identified: personal expertise and experiential knowledge, consistency in information content, embodied information, ability to act on information, and shame and blame. Results. Women draw from epistemic, social, and corporeal information sources in order to make sense of heart disease. Coupling corporeal and experiential knowledge are important for women to triangulate information. Women’s heart health information practices occur within an androcentric, sociocultural context where broader social information sources that focus on ‘ideal’ health standards must align with women’s lived experiences in order for the information to be acted upon. Conclusions.To craft more effective messages and provide helpful information about heart health, messages and information must align with women’s information practices in ways that acknowledge the intersections and consistency of epistemic, social, and corporeal information sources and the information must be actionable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».