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Enregistrement W4387979962 · doi:10.1183/13993003.congress-2023.pa1047

Perceptions and beliefs associated with enrolling in pulmonary rehabilitation

2023· article· en· W4387979962 sur OpenAlexaff
Ana Oliveira, Anne‐Marie Selzler, Cindy Ellerton, Dina Brooks, Roger Goldstein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoMcMaster UniversityWest Park Healthcare Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPerceptionRehabilitationHealth careMedicineHealth belief modelHealth communicationFamily medicineAccountabilityDiseasePulmonary rehabilitationPsychologyPhysical therapyNursingHealth educationPublic healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is ongoing interest in the factors that influence those referred for pulmonary rehabilitation (PR) to accept enrollment. We conducted semi-structured interviews informed by the Health Action Process Approach (HAPA) framework with 11 individuals with chronic respiratory diseases (CRD) referred to a PR program. Content analysis was performed. Eleven individuals participated [accept PR (n=10), decline PR (n=1); chronic obstructive pulmonary disease (n=5), interstitial lung disease (n=6); female (n=5), median age = 72 (Q1 63.5-Q3 75.0]. Four main themes and 13 sub-themes were identified: 1) communication (healthcare professional communication, loved one’s communication, interaction with others and own research), 2) extrinsic factors (logistics and accountability), 3) psychosocial factors (capabilities, emotions, outcome expectations and risk perception), and 4) past experiences (exercise, knowledge and symptoms) (table 1). Participants perceived their enrolment in PR to be impacted by: information they acquired from sources other than their health providers, logistics associated with accessing PR, their current capabilities, the belief PR was their last hope for improvement and their past experiences and knowledge about exercise and symptoms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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