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Enregistrement W2091490177 · doi:10.1037/a0023624

Preferred methods and messengers for delivering physical activity information to people with spinal cord injury: A focus group study.

2011· article· en· W2091490177 sur OpenAlexafffund
Lori Letts, Kathleen A. Martin Ginis, Guy Faulkner, Heather Colquhoun, Danielle Levac, Paul Gorczynski

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTetraplegiaFocus groupSpinal cord injuryMedicineParaplegiaPsychologySpinal cordPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore the perceptions of people with spinal cord injury (SCI) regarding preferred messengers and methods for obtaining physical activity (PA) information. DESIGN: Using a phenomenological approach and interviewing techniques, five focus groups discussed PA information delivery methods and messengers. PARTICIPANTS: Sixteen community-dwelling adults with SCI (62.5% tetraplegia, 37.5% paraplegia; at least one-year postinjury) whose PA levels ranged from sedentary to regularly active. RESULTS: Content analyses revealed that the preferred media for obtaining PA information were passive sources (e.g., Internet, DVDs, newsletters). The preferred messengers were peers and health service providers. There were diverse perspectives about the value and types of PA messages to share with people in the acute, rehabilitation, and postdischarge stages. CONCLUSIONS: The methods and messengers identified in this study illustrate the need for interdisciplinary engagement among various program and health care providers to work together to effectively deliver PA information to all individuals with SCI. People will be receptive to different messages, from different channels, at different times.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,411 · 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'étudeQualitatif
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

Citations117
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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