Developing a model of participation post-stroke: a mixed-methods approach
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and verify a model of participation post stroke, as a domain of health related quality of life. METHODS: An explanatory sequential mixed-methods design was selected. The quantitative phase developed a participation model with data from an observational study of 453 participants at 12 months post-stroke, using structural equation modeling. The qualitative phase followed to verify the model from the perspective of individuals post-stroke. Data was collected from two groups of eight stroke survivors involved in a multicentre trial about participation in the community. Individuals took photographs to describe participation; discussion of photographs was conducted over the course of three focus groups, and analysis identified emergent categories related to the model. RESULTS: The 12-month post stroke participation model consisted of latent variables: accomplishment, restricted roles, and health efficacy. The model fit was reasonable: normed χ(2) = 2.95, RMSEA = 0.066(0.052; 0.079). The qualitative data verified the model; participants initiated photo-taking and discussion of all aspects of the model. Concepts of social support, environment, and cognitive difficulties were also discussed in relation to participation. CONCLUSIONS: The participation model was developed and verified. Additions to future models are suggested. Theoretical, clinical, and research implications are discussed.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,059 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».