Notice bibliographique
Résumé
Grief and loss are commonly encountered in family practice. Patients grieve the loss of loved ones, jobs, marriages, pets and even physical or psychological functioning. Patients may mourn the loss of their good health and seek comfort, understanding, respect, and especially hope. The "work of grief" is a progression through stages of shock, anger, painful dejection, loss of interest in the outside world, inhibition of activity and the temporary interruption of the capacity to love. 1 In addition to a profound sense of sadness, there may be feelings of anxiety, anger, fear, depression, and guilt. Patients, their families, and physicians may underestimate the impact of loss on health, which may cause physical symptoms such as pain, headache, dizziness, fatigue, and disturbances of sleep and digestion, as well as psychological symptoms. Family physicians (FPs) are in a unique position to influence prevention, early detection, and morbidity of these disorders. Psychotherapy can relieve the self-destructive anger and guilt, advance the recovery phase, and stimulate psychological strength and personality growth. How can we identify those individuals who are at risk for grief reactions in our practice? What techniques can FPs utilize to help patients go through the stages of grieving? What supports can the physician provide to families who are experiencing difficulty adapting to loss? How can FPs be aware of their own feelings around loss and how they impact on patient care?
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».