Talking Lines: A Research Protocol Integrating Verbal and Visual Narratives to Understand the Experiences of People Affected by Rarer Forms of Dementia
Notice bibliographique
Résumé
People affected by rarer forms of dementia often have a long and difficult experience obtaining a diagnosis and appropriate support, impacting family, employment and social relationships, quality of life and wellbeing. For this population progressive cognitive symptoms affect skills other than memory and disproportionately occur under the age of 65 years, often resulting in misdiagnosis and lack of appropriate care pathways. The objective of this study will be to better understand the subjective experience of the time period from first noticing symptoms to obtaining a formal diagnosis, through to accessing support, and onward to the present time. Through the concurrent use of line drawings and video-recorded interviews we will collect the stories of people living with different rarer dementias and/or family members who are care partners in Canada and the United Kingdom. Narrative and visual analysis will be used in parallel to methodologically explore how line drawing and verbal discourse interact and inform each other to construct knowledge, and how the use of drawing lines might enrich research interviews and increase accessibility of research participation. This novel research approach may also have implications for clinical interviewing, support services, and public engagement. To the best of our knowledge, this is the first study to retrospectively explore over time the experiences of people affected by rarer forms of dementia from initial symptoms—to diagnosis—to accessing support—to the present, using visual and verbal methodologies.
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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 | 0,075 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 ».