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Enregistrement W2151080752 · doi:10.3109/09638288.2010.541545

A framework for evaluating community-based rehabilitation programmes in Chinese communities

2010· article· en· W2151080752 sur OpenAlexaff
Eva Yin-han Chung, Tanya Packer, Matthew Yau

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunity-based rehabilitationRelevance (law)Context (archaeology)RehabilitationComputer scienceQuality (philosophy)Process managementManagement sciencePsychologyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The primary aim of this study was to develop an evaluation framework that could effectively describe the quality of community-based rehabilitation (CBR) practice in Chinese communities. METHOD: This study adopted a case study approach to build and validate a CBR evaluation framework. Core elements of CBR programmes were defined from the literature to form an Initial Framework. Domains and elements of the Initial Framework were then verified with examples of CBR programmes cited in published articles. The revised framework was then further tested for relevance and appropriateness in the real life context through testing in five Chinese CBR programmes. RESULTS: A final framework for evaluating CBR programmes was developed. It consists of 5 domains, 25 categorised core elements and 72 indicators. CONCLUSION: A comprehensive CBR evaluation framework was built and initially verified with domains, elements and indicators, and is ready for use in Chinese CBR settings.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,418 · 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.

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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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