Entendiendo al paciente. La utilización de un análisis cualitativo para el diseño de una intervención psicoeducativa
Notice bibliographique
Résumé
Las Crisis No Epilépticas de Origen Psicógeno (CNEP) se definen como cambios paroxísticos en la conducta, en la sensopercepción o en la actividad cognitiva, limitadas en el tiempo, que aparentan ser crisis epilépticas generalizadas o parciales pero que no obedecen a una descarga neuronal anómala sino que están generadas por distintos mecanismos psicológicos. Tanto la investigación como la experiencia clínica describen a los pacientes que padecen CNEP como complejos, difíciles de tratar, y con serias dificultades para la aceptación del diagnóstico y la adherencia de los tratamientos propuestos para este tipo de trastorno. Este trabajo se orienta a presentar el desarrollo de categorías de análisis temático obtenidas a partir de la toma de la entrevista McGill Illness Narrative Interview - MINI (Grouleau, Young & Kirmayer) en pacientes con diagnóstico de CNEP. Los resultados preliminares indican que los pacientes utilizan distintas formas de razonamiento sobre su malestar, lo cual incide en la elección de los tratamientos, en su efectividad y en la adherencia a los mismos. Se discuten estos resultados destacando la importancia de tener en cuenta los aspectos vinculados con la \nvivencia e interpretación de la enfermedad por parte de los pacientes para el diseño de intervenciones psicoeducativas para las CNEP.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».