Participation in physical play and leisure: developing a theory- and evidence-based intervention for children with motor impairments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with motor impairments (e.g. difficulties with motor control, muscle tone or balance) experience significant difficulties in participating in physical play and leisure. Current interventions are often poorly defined, lack explicit hypotheses about why or how they might work, and have insufficient evidence about effectiveness. This project will identify (i) the 'key ingredients' of an effective intervention to increase participation in physical play and leisure in children with motor impairments; and (ii) how these ingredients can be combined in a feasible and acceptable intervention. METHODS/DESIGN: The project draws on the WHO International Classification of Functioning, Disability and Health and the UK Medical Research Council guidance for developing 'complex interventions'. There will be five steps: 1) identifying biomedical, personal and environmental factors proposed to predict children's participation in physical play and leisure; 2) developing an explicit model of the key predictors; 3) selecting intervention strategies to target the predictors, and specifying the pathways to change; 4) operationalising the strategies in a feasible and acceptable intervention; and 5) modelling the intervention processes and outcomes within single cases. DISCUSSION: The primary output from this project will be a detailed protocol for an intervention. The intervention, if subsequently found to be effective, will support children with motor difficulties to attain life-long well-being and participation in society. The project will also be an exemplar of methodology for a systematic development of non-drug interventions for children.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».