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Enregistrement W2151621234 · doi:10.1177/0883073814533422

Promoting Leisure Participation as Part of Health and Well-Being in Children and Youth With Cerebral Palsy

2014· article· en· W2151621234 sur OpenAlexaff
Keiko Shikako‐Thomas, Niina Kolehmainen, Marjolijn Ketelaar, Maureen K. Bult, Mary Law

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyInternational Classification of Functioning, Disability and HealthPsychological interventionContext (archaeology)RehabilitationPsychologyPromotion (chess)Health promotionYouth participationHealth careHealth professionalsMedicineNursingPsychiatryPublic healthPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participation in leisure is a human right and is central to the health of children and youth. The World Health Organization's International Classification of Functioning, Disability and Health for Children and Youth supported a change in thinking about what outcomes are most relevant in the context of children's health and places participation as one of the constituent elements of health. Participation is also a fundamental rehabilitation and health promotion outcome for children with cerebral palsy as identified by youth, parents, and health professionals. Several studies have identified individual and environmental factors related to participation in leisure; new studies are now determining the best interventions to promote participation. This article summarizes recent findings and proposes important topics for neurologists to consider in exploring leisure pursuits with children with cerebral palsy and their families and in working with rehabilitation professionals to promote engagement in leisure opportunities as part of integrated care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations69
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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