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Enregistrement W1977651201 · doi:10.7224/1537-2073-14.3.132

Barriers and Facilitators Related to Participation in Aquafitness Programs for People with Multiple Sclerosis

2012· article· en· W1977651201 sur OpenAlexaffabout
Cara L. Brown, K. Kitchen, K Nicoll

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of MS Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensWinnipeg Regional Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialThematic analysisFocus groupMedicineQuality of life (healthcare)GerontologyQualitative researchQualitative propertyMedical educationFamily medicineNursingPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise and leisure activities provide physical and psychosocial benefits to people with multiple sclerosis (MS) and can enhance their quality of life. In Winnipeg, Manitoba, Canada, people with MS have reported barriers to their participation in local MS-specific aquafitness (AF) programs. Therefore, a formal exploration of the accessibility of local AF programs for people with MS was undertaken. The purpose of this phenomenological study was to identify factors that facilitate or impede participation in AF programs by individuals with MS living in Winnipeg. Qualitative data were collected from a total of eight participants through one focus group (n = 7) and one in-depth interview (n = 1). The sample consisted of individuals with MS who were currently participating in AF programming as well as those who were not. Data were audio-recorded and transcribed verbatim, and thematic analysis was completed. Seven themes emerged regarding factors affecting participation in local AF programs. Barriers to participation included inadequate transportation, lack of one-on-one support, environmental inaccessibility, and fears associated with participation in the programs. Facilitators of participation included a knowledgeable instructor and experiencing physical and psychosocial benefits from the program. Information from this study was used locally to advocate for people with MS in order to increase participation in local AF programming.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeQualitatif
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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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