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Enregistrement W4382502855 · doi:10.1097/jnn.0000000000000714

Understanding the Health and Well-being of Women With Multiple Sclerosis

2023· article· en· W4382502855 sur OpenAlexaff
Jennifer Collins, Yolanda Babenko‐Mould, Kimberley T. Jackson, Tracy Smith‐Carrier

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Nursing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensWestern UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial supportAgency (philosophy)Multiple sclerosisHealth careMeaning (existential)PsychologyMental healthPhenomenology (philosophy)Hermeneutic phenomenologyGerontologyMedicineLived experienceSocial psychologyPsychiatrySociologyPsychotherapistPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is an immune-mediated disease that affects the central nervous system, and is potentially disabling. Women experience MS more frequently than men at a 3:1 ratio. Current literature suggests that women may experience health, social determinants of health, and disability differentially, and there is a gap in the research examining how gender intersects with MS. METHODS: Interviews were conducted with 23 women with MS. van Manen's hermeneutic phenomenology was used to inform and analyze the data to understand the nature and meaning of health and well-being for participants. RESULTS: A key theme of "enhancing wholeness for women with MS" emerged from the data, which suggests that women with MS view themselves as healthy and "whole" despite living with MS. Supporting factors for physical, mental, and social well-being include the ability to enact human agency within social structures such as with employment or seeking care with MS clinics. The findings informed the development of a figure that depicts the supporting factors of health and well-being for women living with MS. CONCLUSION: The health and well-being of women with MS may be optimally supported by nurses and interdisciplinary healthcare teams through careful consideration as to how agency is enacted within social structures, for example, MS clinics, employment, and social support systems, as well as considerations for social determinants of health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,218
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,146 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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