Social-Interaction Knowledge Translation for In-Home Management of Urinary Incontinence and Chronic Care
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Bien que l’incontinence urinaire peut être géré d’une manière conservatrice, c’est une cause principale de la dégradation des soins de famille dans la maison. Cette étude a examiné les processus d’interaction sociale et de l’application des connaissances (AC) se rapportant à la façon dont la gestion de l’incontinence urinaire (IU) peut être traduit dans les soins à domicile. Les données provenant des entretiens approfondis ont été receuillies auprès d’un échantillon théorique des 23 aidants familiaux, des beneficiaires âgés et des prestataires de soins à domicile. Les comparaisons constantes et les critères d’analyse de Glaser ont été utilisés pour arriver à traduire les connaissances à travers une théorie de fond. Dix sous-themes sont inclus: comment vivre avec le problème; le renforcement de connaissances expérientielles; le développement du confort; l’assouplissement dans une relation de travail; la mutualité nourricière; facilitant l’échange de connaissances; le renforcement de la confiance; l’affinage de connaissances; mettant tous ensemble, et la gestion de soins à domicile. Les résultats sont instructifs pour l’AC au sujet d’IU à la fois dans la théorie et la pratique des soins à domicile, grâce à avoir éclairé comment l’intersubjectivité et les interactions bi-directionelles sont indispensables à l’application des connaissances des soins à domicile chroniques, ce qui sont largement tacites et empiriques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".