Participant-Generated Timelines: A Participatory Tool to Explore Young People With Chronic Pain and Parents’ Narratives of Their Healthcare Experiences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Visual methods are becoming more evident in health research. Timeline drawings have been used as a participatory tool alongside interviews in life course research. In this article, we describe how a method involving timeline generation can explore patient experiences along a treatment continuum. Grounded in previously published evidence and using specific examples from two studies exploring the experiences of young people treated for chronic pain, we outline the key components of this method. Moreover, we highlight the flexibility of its application and the importance of using a person-centered approach in tailoring the application pragmatically to study population-specific needs and characteristics, while answering the research question. We also reflect on how the dynamic visual display of the timeline and participants' explanations add perspective and understanding to complex and multidimensional human experiences associated with healthcare treatment. Furthermore, we outline how this method can help capture changes in the meaning and sense-making of these experiences over time, all the while fostering empowerment in study participants. Finally, the key considerations of using the method are outlined. It is our aim that this article provides the details required to inspire others to consider this novel method as a means of capturing the healthcare experiences of young people with other chronic conditions, an important first step in fostering the changes required to improve the quality of healthcare services and research.
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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 | 0,078 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle