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Enregistrement W4402745406 · doi:10.3138/jmvfh-0718-0030

Vivre auprès de vétérans atteints de TSPT : une étude qualitative des expériences des partenaires féminines de vétérans britanniques

2024· article· fr· W4402745406 sur OpenAlexvenueno aff
Dominic Murphy, Emily Palmer, Kate Hill, Rachel Ashwick, Walter Busuttil

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Le risque accru d’un fardeau émotionnel des partenaires des vétéran(e)s militaires avec des problèmes de santé mentale a été identifié. Cette étude visait à explorer les expériences et les besoins des conjointes de vétérans qui demandent de l’aide. Méthodologie : Notre échantillon qui comprenait huit conjointes a été établi à partir d’une population de vétérans demandant de l’aide et qui recevaient des traitements pour l’état de stress post-traumatique (ESPT). Les auteur(e)s ont recueilli des données qualitatives en utilisant une grille d’entrevue semi-structurée. Résultats : Les thèmes principaux « les grands défis », « le type de soutien désiré » et « les obstacles au soutien » ont tous été définis selon des sous-thèmes. Les grands défis ont été définis par le recours aux thèmes suivants : l’inégalité dans la relation, l’absence de cohérence dans leur propre identité, un environnement volatile et la détresse émotionnelle, ainsi que l’isolement. Le type de soutien désiré a été décrit par les thèmes pratiques qui se portent sur l’amélioration, le partage avec les autres expert(e)s et un soutien adapté à la partenaire. Les défis au soutien ont été décrits par les thèmes de restrictions de barrière pratique et des ambivalences des autres groupes. Discussion : Cette étude a décrit les défis vécus par les partenaires de vétéran(e)s avec des troubles de santé mentale. Les interventions pour cette population doivent prendre en considération leur besoin individuel, se concentrer sur les techniques pratiques et tenir compte des limites pratiques.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,332 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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