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Enregistrement W2024528271 · doi:10.1375/brim.12.2.140

Enhancing Leisure Experiences Post Traumatic Brain Injury: A Pilot Study

2011· article· en· W2024528271 sur OpenAlexafffund
Hélène Carbonneau, Éric Martineau, Mélanie André, Deirdre Dawson

Notice bibliographique

RevueBrain Impairment · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-RéadaptationOntario Neurotrauma Foundation
Mots-clésTraumatic brain injuryPsychological interventionQuality of life (healthcare)PsychologyGerontologyCommunity integrationPopulationMedicineStroke (engine)Leisure satisfactionPhysical therapyPsychiatryPsychotherapistEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Up to 90% of people with severe traumatic brain injury (TBI) report dissatisfaction with the status of their leisure participation and/or social integration. Yet, there are virtually no studies that have investigated the benefits of interventions that target leisure specifically for this population. The purpose of this study was to determine whether the Leisure Education Program (Carbonneau, Fontaine, & Lussier, 2006) designed to assist people with stroke to engage in meaningful leisure activities, build leisure self-efficacy and promote general wellbeing would have similar benefits for survivors of TBI. We recruited three community-dwelling survivors of TBI to participate in a 10-week leisure program. All three participants reported some benefit in leisure satisfaction and self-efficacy. This extended to improvements in general wellbeing and health-related quality of life for two of the three. These findings suggest that further investigations into the benefits of leisure education for adults with TBI should be conducted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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