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Enregistrement W2123015946 · doi:10.5014/ajot.63.5.549

Use of the Dynamic Interactional Model in Self-Care and Motor Intervention After Traumatic Brain Injury: Explanatory Case Studies

2009· article· en· W2123015946 sur OpenAlexaboutno aff
Sharon Zlotnik, Dalia Sachs, Sara Rosenblum, Raluka Shpasser, Naomi Josman

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationPsychologyIntervention (counseling)Traumatic brain injuryOccupational therapyAcquired brain injuryClinical psychologyProtocol (science)Physical medicine and rehabilitationDevelopmental psychologyPhysical therapyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The highest proportion of traumatic brain injuries (TBIs) occurs among adolescents. This study examines the effectiveness of a therapeutic protocol for rehabilitation of adolescents with TBI. This protocol is based on Toglia's (1998, 2005) Dynamic Interactional Model and Expanded Awareness Model (Toglia & Kirk, 2000). METHOD: Explanatory case studies presenting 2 adolescents (ages 16-17) with mild to moderate TBI are combined with qualitative and quantitative data assessing self-care, mobility, and graphomotor abilities as well as deficit awareness in these domains. Outcome measures include the FIM, the Canadian Occupational Performance Measure, the Computerized Penmanship Object Evaluation Tool, and the Awareness of Mobility Deficits Questionnaire. Graphic data analysis compared outcome measures before, during, and after intervention. RESULTS: The Dynamic Interactional Model was effective in improving self-care, mobility, and graphomotor abilities and identified awareness of deficits in these domains. CONCLUSION: These research findings contribute to our theoretical knowledge in rehabilitation and promote adopting this approach for rehabilitation of adolescents with TBI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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