Palliative Inpatients’ Experiences with Equine Therapy: A Qualitatively Driven Mixed-Method Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
With advances in modern medicine, Canadians are living longer with chronic illnesses.While many live at home, those in inpatient units may require comfort measures to complement treatment programs.Anecdotal evidence established that equine (horse) therapy can be beneficial, but there has been limited research on using horse therapy within Canada's inpatient palliative care population.The study aimed to understand palliative inpatients' experiences with equine therapy.Of eight adult palliative care unit inpatients recruited by nursing staff, six (aged 58 -82) completed the study.A qualitatively driven mixed-methods research design was used to collect qualitative data via individual interviews with participants and quantitative data through inpatient records and the revised Edmonton Symptom Assessment System (ESASr).The quantitative data, analyzed using a nonparametric sign test, guided the interview questions.Then, narrative analysis of the interview data allowed detailed descriptions and exploration of the participants' real-life experiences.The study's results identified equine therapy as an effective intervention that allowed participants to "live in the moment."Narrative threads of quality of life, fatigue, distraction, reminiscence, and identification with the therapy horse were examined.This research project outlays an innovative approach for conducting horse therapy within an institutional setting.It begins to scientifically address the knowledge gap on the meaning of horse therapy to the adult palliative care inpatient population.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».