La non-adhésion au traitement chez les adolescents atteints de mucoviscidose
Notice bibliographique
Résumé
Objectif : Cette revue de littérature a pour but de comprendre les facteurs qui entourent la non-adhésion au traitement chez les adolescents atteints de fibrose kystique. L’identification de ces facteurs va permettre de pouvoir les prendre en compte dans l’approche globale du patient au travers d’implications pour la pratique. Méthode : Les articles utilisés pour cette revue de littérature ont été recherchés sur les bases de données CINHAL et Pubmed-Medline. Les articles ont été sélectionnés selon différents critères, mais en particulier selon celui de l’âge, à savoir les adolescents entre 10 et 20 ans. La grille de Laval a été utilisée pour l’analyse des articles. Résultats : Onze articles ont été sélectionnés pour la revue de la littérature. Les facteurs les plus souvent cités sont les relations avec la famille et les pairs, les contraintes liées au traitement et à la maladie, les relations avec l’équipe soignante, les différences entre les filles et les garçons. Conclusion : La connaissance de ces facteurs va guider l’infirmière dans l’élaboration d’interventions telles que collaborer avec le patient dans l’élaboration du plan de soin, s’intéresser au style de vie du patient, ainsi qu’à ses buts et objectifs et aborder systématiquement la non-adhésion durant les visites de routine et pendant les moments d’éducation thérapeutique.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».