Older Adult Spouses with Multiple Chronic Conditions: Challenges, Rewards, and Coping Strategies
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Un manque de recherche explore comment les conjoints des personnes âgées avec de multiples affections chroniques confèrent un sense à leur expérience de la prestation de soins. Dans le cadre de cette étude, nous avons posé la question suivante: Quelle est l’expérience des aidants naturels pour les personnes atteintes de maladies chroniques multiples? Nous avons appliqué l’approche descriptive interprétative de Thorne, en interviewant 18 conjoints qui ont fourni une riche description de leurs expériences de soins; les entrevues ont été transcrites textuellement et analysées thématiquement. Les thèmes ont été catégorisés en fonction des difficultés rencontrées, des récompenses obtenues et des stratégies de soutien employées par les participants à la prestation de soins pour les conjoints souffrant de maladies chroniques multiples. Les résultats uniques portent sur les défis inhérents à la prise de décision dans le contexte de maladies chroniques multiples. Cet article commence à combler l’écart dans la littérature sur l’expérience des soins dans le contexte de multiples maladies chroniques.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".