Giving Voice to Young People: Evocative Autoethnography as a Method of Researching Personal Experiences Connected o Adolescent Idiopathic Scoliosis. A discursive article
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is one of the most common spine disorders amongst young people, with a rich body of biomedical research mainly focused on the effects of interventions.However, there still needs to be more research regarding personal experiences connected to this complex health condition, including people's views, preferences, or attitudes, even though they constitute evidence-based practice and person-centred care as understood today.This work aims to present that addressing this serious evidence-to-practice gap is needed and possible via qualitative research, specifically evocative autoethnography. Materials and methods:Evocative autoethnography will thus be introduced, described, and reviewed in terms of its usefulness in AIS research, discussing two autoethnographies addressing and based upon scoliosis experiences of the first author of this work, that can serve as examples of how this method can be utilised. Results and conclusions:Evocative autoethnography allows analysing and often exploring such important issues related to AIS as body image, emotional difficulties, or psychological distress, informing health care professionals and rehabilitation practice.This is especially important in the field of AIS, where the personal consequences, coping with the condition, as well as a choice of treatment adherence are often profound and challenging for the patients and their families.
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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 | 0,021 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; 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 ».