The everyday experience of living with and managing a neurological condition (the LINC study): study design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of neurological conditions on individuals, families and society is increasing and having a significant economic impact in Canada. While some economic data is known, the human costs of living with a neurological condition are poorly understood and rarely factored into future burden analyses. The "Living with the Impact of a Neurological Condition (LINC)" study aims to fill this gap. It seeks to understand, for children and adults with neurological conditions, the supports and resources that make everyday life possible and meaningful. METHODS/DESIGN: The LINC study is a nested study using mixed methods. We are interested in the following outcomes specifically: health status; resource utilization; self-management strategies; and participation. Three studies captured data from multiple sources, in multiple ways and from multiple perspectives. Study One: a population-based survey of adults (n=1500), aged 17 and over and parents (n=200) of children aged 5 to 16 with a neurological condition. Study Two: a prospective cohort study of 140 adults and parents carried out using monthly telephone calls for 10 months; and Study Three: a multiple perspective case study (MPCS) of 12 adults and 6 parents of children with a neurological condition. For those individuals who participate in the MPCS, we will have data from all three studies giving us rich, in depth insights into their daily lives and how they cope with barriers to living in meaningful ways. DISCUSSION: The LINC study will collect, for the first time in Canada, data that reflects the impact of living with a neurological condition from the perspectives of the individuals themselves. A variety of tools will be used in a combination, which is unique and innovative. This study will highlight the commonalities of burden that Canadians living with neurological conditions experience as well as their strategies for managing everyday life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».