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Enregistrement W2062949800 · doi:10.1310/sci2004-321

Understanding Quality of Life in Adults with Spinal Cord Injury Via SCI-Related Needs and Secondary Complications

2014· article· en· W2062949800 sur OpenAlexafffund
Shane N. Sweet, Luc Noreau, Jean Leblond, Frédéric Dumont

Notice bibliographique

RevueTopics in Spinal Cord Injury Rehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationMcGill University
Organismes subventionnairesOntario Neurotrauma FoundationRick Hansen Institute
Mots-clésMedicineConfirmatory factor analysisSpinal cord injuryStructural equation modelingQuality of life (healthcare)Physical therapyPopulationGerontologySpinal cordPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the factors that can predict greater quality of life (QoL) is important for adults with spinal cord injury (SCI), given that they report lower levels of QoL than the general population. OBJECTIVES: To build a conceptual model linking SCI-related needs, secondary complications, and QoL in adults with SCI. Prior to testing the conceptual model, we aimed to develop and evaluate the factor structure for both SCI-related needs and secondary complications. METHODS: Individuals with a traumatic SCI (N = 1,137) responded to an online survey measuring 13 SCI-related needs, 13 secondary complications, and the Life Satisfaction Questionnaire to assess QoL. The SCI-related needs and secondary complications were conceptualized into factors, tested with a confirmatory factor analysis, and subsequently evaluated in a structural equation model to predict QoL. RESULTS: The confirmatory factor analysis supported a 2-factor model for SCI related needs, χ(2)(61, N = 1,137) = 250.40, P <.001, comparative fit index (CFI) = .93, root mean square error of approximation (RMSEA) = .05, standardized root mean square residual (SRMR) = .04, and for 11 of the 13 secondary complications, χ(2)(44, N = 1,137) = 305.67, P < .001, CFI = .91, RMSEA = .060, SRMR = .033. The final 2 secondary complications were kept as observed constructs. In the structural model, both vital and personal development unmet SCI-related needs (β = -.22 and -.20, P < .05, respectively) and the neuro-physiological systems factor (β = -.45, P < .05) were negatively related with QoL. CONCLUSIONS: Identifying unmet SCI-related needs of individuals with SCI and preventing or managing secondary complications are essential to their QoL.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,314 · 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'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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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