Positive psychology in rehabilitation medicine: A brief report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The field of positive psychology has grown exponentially within the last decade. To date, however, there have been few empirical initiatives to clarify the constructs within positive psychology as they relate to rehabilitation medicine. Character strengths, and in particular resilience, following neurological trauma are clinically observable within rehabilitation settings, and greater knowledge of the way in which these factors relate to treatment variables may allow for enhanced treatment conceptualization and planning. OBJECTIVE: The goal of this study was to explore the relationships between positive psychology constructs (character strengths, resilience, and positive mood) and rehabilitation-related variables (perceptions of functional ability post-injury and beliefs about treatment) within a baseline data set, a six-month follow-up data set, and longitudinally across time points. METHODS: Pearson correlations and supplementary multiple regression analyses were conducted within and across these time points from a starting sample of thirty-nine individuals with acquired brain injury (ABI) in an outpatient rehabilitation program. RESULTS: Positive psychology constructs were related to rehabilitation-related variables within the baseline data set, within the follow-up data set, and longitudinally between baseline positive psychology variables and follow-up rehabilitation-related data. CONCLUSIONS: These preliminary findings support relationships between character strengths, resilience, and positive mood states with perceptions of functional ability and expectations of treatment, respectively, which are primary factors in treatment success and quality of life outcomes in rehabilitation medicine settings. The results suggest the need for more research in this area, with an ultimate goal of incorporating positive psychology constructs into rehabilitation conceptualization and treatment planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».