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Enregistrement W2139971902 · doi:10.3109/09638280903071883

A Delphi study on environmental factors that impact work and social life participation of individuals with multiple sclerosis in Austria and Switzerland

2009· article· en· W2139971902 sur OpenAlexaff
Birgit Prodinger, Andrea Weise, Lynn Shaw, Tanja Stamm

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodSocial engagementRelevance (law)PsychologyContent analysisScale (ratio)Work (physics)RehabilitationDelphiGerontologyMedicinePolitical scienceGeographySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to gain knowledge about environmental factors (EFs) that impact work and social life participation of people with multiple sclerosis (MS) in Austria and Switzerland to extend the knowledge of participation and to identify key areas for measuring participation. METHOD: A three-round Delphi study was conducted defining patients as experts. In the 1st round, qualitative data was gathered through questionnaires, analyzed with content analysis, and factors were assigned to EFs as classified in the ICF. In the 2nd and 3rd round, experts judged EFs according to its relevance to obtain consensus (cut-off 75%). Categories were ranked on a scale from mostly important to important. RESULTS: One hundred and twelve Austrian and 109 Swiss experts were recruited. The content analysis revealed 768 EFs. The study resulted in a list of 176 consensus factors for Austria and 177 Switzerland. Five categories revealed to be highly important, 12 moderately important, 6 fairly important, and 10 important. CONCLUSIONS: This study indicates that participation in work or social life is influenced by physical, social, attitudinal, and policy factors. Consensus factors afford insights into areas for consideration in the development of participation outcome measurements and support a comprehensive and inclusive rehabilitation approach.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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