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Enregistrement W2007647972 · doi:10.3109/17518423.2013.794166

Are you doing what you want to do? Leisure preferences of adolescents with cerebral palsy

2013· article· en· W2007647972 sur OpenAlexafffund
Keiko Shikako‐Thomas, Michael Shevell, Lucyna Lach, Mary Law, Norbert Schmitz, Chantal Poulin, Annette Majnemer

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCerebral palsyPsychologyPreferencePsychological interventionDevelopmental psychologyRehabilitationLeisure activityPhysical activityClinical psychologyPhysical therapyMedicineSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed at describing leisure activity preferences of adolescents with cerebral palsy (CP) and their relationship to participation and to identify factors associated with greater interest in particular leisure activities. METHODS: A cross-sectional design was used. Participants were adolescents (n = 127; 59.5% male; ages 12-19 years old; mean = 15.3; SD = 2.01 years) with CP (GMFCS levels: I 40%, II 33%, III-IV 26%), who could complete the Preferences for Activities of Children (PAC) and other self-report questionnaires. RESULTS: Social (2.53; 0.38) and active-physical activities were most preferred (2.10; 0.42), and self-improvement activities were least preferred (1.93; 0.49). Preference for certain activities was not strongly associated with actual involvement in these activities. Family activity-orientation, family expressiveness, and adolescent's motivation explained 15% of the variance in preferences for social activities, and 37% of the variance in preferences for self-improvement activities. CONCLUSION: Family factors, personal factors, and functional abilities influence leisure preferences. Rehabilitation interventions should consider adolescents' preferences and family dynamics to promote leisure participation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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