The activities and participation categories of the ICF Core Sets for multiple sclerosis from the patient perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To validate the activities and participation components of The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF).Methods: In this cross-sectional study, 113 Finnish community-dwelling persons with MS were assessed using a semi-structured interview provided by the Canadian Occupational Performance Measure (COPM) to capture participants’ self-perceived problems in everyday activities and participation. Problems were linked to the ICF categories.Results: Participants identified 527 of the most important occupational performance problems. They covered all chapters of the ICF Activities and Participation components. Forty-one categories out of a total 53 ICF activities and participation categories of the Comprehensive ICF Core Set and four out of five categories of the Brief ICF Core Set were reported on by the participants. The most common category in this sample, ‘d920 Recreation and leisure’ (145 problems/27.5%), is not included in the Brief ICF Core Set.Conclusions: Most, but not all, ICF activities and participation categories of the ICF Core Sets for MS could be confirmed from the perspective of persons with MS. It is worth considering to add category ‘d920 Recreation and leisure’ to the Brief ICF Core Set.Implications for RehabilitationThe perceived problems of persons with MS support current versions of the ICF Core Sets for MS.The subjective experiences of prioritized problems encountered in everyday life vary considerably among community-dwelling persons with MS.Persons with MS often experience problems with recreation and leisure activities.Experiences of patient about recreation and leisure activities should be asked more systematically during rehabilitation process and the role of recreation and leisure should be considered when further developing the Brief ICF Core Sets for MS.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».