Predictors of change in participation rates following acquired brain injury: results of a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purpose of this study was (1) to examine the changes in participation rates over 1 year among children and adolescents after acquired brain injury and (2) to explore the effect of child and family factors on these changes. METHOD: The participation levels of 136 children and young people (88 males; 48 females; age range 4y 11mo-17y 6mo; mean age 11y 6mo) after acquired brain injury (3≤ Glasgow Coma Scale score ≤15; mean 12.8) were assessed three times: at their return to school, and at 8 and 12 months after returning to school. The Children's Assessment of Participation and Enjoyment measured the participants' diversity and intensity of participation in out-of-school activities. At baseline, information on general family functioning and medical and demographic information was collected as possible predictors. Mixed-effect model analyses of participation scores were performed while controlling for child's age at injury. RESULTS: The severity of the injury explained rates of change across time for participation intensity in recreational, physical, and social activities. Household income influenced changes in the intensity of recreational activities, whereas family functioning predicted changes in the diversity of skill-based activities. INTERPRETATION: Participation is a relevant outcome of recovery that needs to be assessed and monitored post brain injury. Special attention can be directed to severity of injury and family functioning when developing intervention plans.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».