Evaluation of a Community Reintegration Outpatient Program Service for Community-Dwelling Persons with Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To evaluate the effectiveness of a community reintegration outpatient (CROP) service for promoting well-being and community participation following spinal cord injury (SCI). Participants. Community-dwelling adults (N = 14) with traumatic and nontraumatic SCI. Interventions. The CROP service is a 12-week (1 × week; 120 minutes) interprofessional closed therapeutic education service. Main Outcome Measure(s). Moorong Self-Efficacy Scale (MSES); Impact on Participation and Autonomy (IPA); Positive Affect and Negative Affect Scale (PANAS); Coping Inventory of Stressful Situations (CISS); World Health Organization Quality of Life (WHOQOL-BREF); semistructured qualitative interviews. Methods. Twenty-one participants were recruited from two subsequent CROP services, with only 14 persons completing all data assessments. Data were collected at baseline (week 0), at exit (week 12), and at a three-month follow-up. Semistructured interviews were conducted at exit. Results. Self-efficacy (MSES) and positive affect (PANAS) improved from baseline to exit (P < .05), but the changes were not maintained at follow-up. Qualitative analysis identified four major themes related to therapeutic benefits: (1) role of self; (2) knowledge acquisition; (3) skill application; and (4) group processes. Conclusions. Participation in a therapeutic education service has the potential to improve well-being in persons with SCI, but there is a need to identify strategies to maintain long-term gains.
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 | 0,052 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».