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Enregistrement W2061632642 · doi:10.1080/09638280802572981

An analysis of disability models and the application of the ICF to obesity

2009· article· en· W2061632642 sur OpenAlexafffund
Mary Forhan

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut pour la Recherche en Santé PubliquePublic Health Agency of Canada
Mots-clésBiopsychosocial modelInternational Classification of Functioning, Disability and HealthRehabilitationContext (archaeology)Medical model of disabilityPsychological interventionObesityMedicinePsychologyPhysical therapyGerontologyPhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Given the significant increase in obesity rates and associated health risks, understanding obesity treatment in the context of disability is important to rehabilitation practitioners. METHOD: Published literature in the area of obesity research and clinical practice was reviewed within the medical, social and biopsychosocial conceptual models of disability. RESULTS: There is universal agreement that disability is experienced by obese persons. However, interventions for rehabilitation practitioners are not articulated clearly in the literature. No specific conceptual model to underpin rehabilitation treatment is recommended. CONCLUSIONS: This article provides a rationale for rehabilitation practitioners to use a biopsychosocial model (the International Classification of Functioning, Disability and Health) as a universal framework to classify disability related to the condition of obesity.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations42
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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