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Enregistrement W1771104305 · doi:10.1002/oti.1363

Reduction of Non‐adherent Behaviour in a Mexican‐American Adolescent with Type 2 Diabetes

2014· article· en· W1771104305 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Piven, Rene Duran

Notice bibliographique

RevueOccupational Therapy International · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntrusivenessIntervention (counseling)Occupational therapyGerontologyPsychologyDiabetes mellitusScale (ratio)Clinical psychologyTest (biology)Type 2 diabetesMedicineDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This single-subject research aimed to evaluate the effect of occupation-based activities to improve diabetes self-management skills in a non-adherent 19-year-old Mexican-American adolescent transitioning to young adulthood. Using a pre-test/post-test design, the subject's performance was re-evaluated with five standardized measures following an 8-week intervention. The subject made major improvements on the Diabetes Self-Efficacy Scale, Exercise Behaviour and in goal attainment of targeted behaviours on the basis of the Canadian Occupational Performance Measure. The Adapted Intrusiveness Rating Scale and the Social/Role Activities Limitations Scale revealed increased intrusiveness of diabetes in his life, once he finally embraced his need to prioritize diabetes self-care. The study illuminated how a culturally sensitive, occupation-based early intervention might potentially prevent or reduce debilitating complications in adulthood. The value of this study is its contribution to body of diabetes literature on the role of occupational therapist in secondary prevention with Mexican-Americans. Research suggestions included expansion of single-subject design with larger samples and higher-level research studies with adolescents from various cultural backgrounds.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,387 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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