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Enregistrement W1961363998 · doi:10.1111/jar.12186

Randomized Control Trial of the 3Rs Health Knowledge Training Program for Persons with Intellectual Disabilities

2015· article· en· W1961363998 sur OpenAlexafffund
Maurice A. Feldman, Frances Owen, Amy Andrews, Munazza Tahir, Rachel Barber, Dorothy M. Griffiths

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensCommunity Living Welland PelhamBrock University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Centre for the Replacement Refinement and Reduction of Animals in ResearchBrock University
Mots-clésIntellectual disabilityTest (biology)PsychologyControl (management)Randomized controlled trialHealth educationTreatment and control groupsMedical educationMedicineNursingPublic healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persons with intellectual disabilities (ID) experience a wide range of health problems. Research is needed on teaching persons with intellectual disabilities about their health to promote self-advocacy. This study used a RCT to evaluate a health knowledge training program for adults with intellectual disabilities and verbal skills. METHODS: Participants were randomly assigned to training (n = 12) or no training control (n = 10) groups. Topics included key body organs, systems, functions, health maintenance and illnesses. Participants played a game answering questions (e.g. 'What does the heart do?'). Instruction involved visuals (e.g., PowerPoint slides), cueing, modelling and feedback. The control group received pre-, post- and follow-up tests as the training group. RESULTS: The training group had significantly higher overall post-test and follow-up health knowledge test scores than the control group. CONCLUSIONS: Health knowledge training is one step in promoting health self-advocacy and better health in persons with intellectual disabilities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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