Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As one of selft-help groups for the bereaved by cancer in my hospital ''KIRARA-KAI'' members wanted to learn the meaning of grief care, I and members of this group planned to hold four series of lectures on grief care for the bereaved, especially the bereaved by cancer, and medical staffs.This is the first trial in Shiga prefecture of Japan.The purpose of this study is to investigate the effectiveness of lectures on grief care.METHOD: Participants of lectures: 1st lecture N 5 73, 2nd lecture N 5 60 Participants of questionnaire: 1st lecture N 5 41,2nd lecture N 5 42 Lecturers: The bereaved and specialists on grief care (psychiatrist, palliative care doctor, clinical psychologist, nurse) Schedule: 1st and 2nd lectures were held 28/8/2010 and 13/11/2010 respectively.3rd one will be 30/4/2011, and 4th one will be sometime this year.Contents of lectures: grief process, the most useful support that the bereaved experienced, narrative of the bereaved, many kinds of grief care, the words that would hurt the bereaved, etc. Questionnaire: Participants answered impression and understanding on lectures and wrote free comments, etc. RESULTS: The result of Questionnaire: According to questionnaires on 1st and 2nd lectures, over 93% participants of questionnaires answered ''Very good ''and ''Good''.And over 88% participants of questionnaires answered ''easy to understood'' and ''understood''.Free comments of participants: The examples of comments are as follows: ''I have ever suffered from my grief, but now I can understand that my reaction is normal and I require my story listening for recovering.''''The lecture was concrete and I really understood the lecture on checking my experience.by spouse-caregivers, counselling and social support can reduce the distress they felt.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,744 | 0,397 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».