A review of factors influencing participation in social and community activities for wheelchair users
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically identify factors associated with participation in social and community activities for adult wheelchair users (WCUs). DATA SOURCES: PubMed/MEDLINE, CINAHL, PsycINFO and EMBASE. STUDY SELECTION: Quantitative and qualitative peer-reviewed publications were included, which were written in English, reported original research and investigated factors associated with social and community participation in adult WCUs. DATA EXTRACTION: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were used. Factors were organized using the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF). DATA SYNTHESIS: Thirty-five studies were selected: two of power WCUs, 10 of manual WCUs and 23 of both. Six qualitative studies, ranging in quality from 8/10 to 9/10 and 29 quantitative studies were included, ranging in quality from 4/15 to 11/15. Fifteen body function, 4 activity, 5 participation, 15 environmental and 14 personal factors were found to be associated with social and community participation. CONCLUSIONS: Social and community participation of WCUs is associated with factors from all ICF domains. Wheelchair factors, accessibility, skills with wheelchair use, pain, finances and education are modifiable factors frequently reported to be associated with participation. Experimental research focusing on modifiable factors is needed to further our understanding of factors influencing participation among WCUs. Implications for Rehabilitation Wheelchair factors, including comfort and durability, are associated with participation and may be targeted in clinical intervention. Wheelchair skills are clinically modifiable and have been shown to improve participation in manual wheelchair users. Body functions (e.g. confidence, depression and fatigue) and personal factors (e.g. finances and level of education) may be considered for clinical intervention.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».