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Enregistrement W2168555661 · doi:10.3109/17518423.2010.521795

Applying the ICF framework to study changes in quality-of-life for youth with chronic conditions

2010· article· en· W2168555661 sur OpenAlexafffund
Janette McDougall, F. Virginia Wright, Jonathan D. Schmidt, Linda T. Miller, Karen Lowry

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensWestern UniversityHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalThames Valley Children's Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)Applied psychologyClinical psychologyGerontologyMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this paper is to describe how the ICF framework was applied as the foundation for a longitudinal study of changes in quality-of-life (QoL) for youth with chronic conditions. METHOD: This article will describe the study's aims, methods, measures and data analysis techniques. It will point out how the ICF framework was used--and expanded upon--to provide a model for studying the impact of factors on changes in QoL for youth with chronic conditions. Further, it will describe the instruments that were chosen to measure the components of the ICF framework and the data analysis techniques that will be used to examine the impact of factors on changes in youths' QoL. CONCLUSIONS: Qualitative and longitudinal designs for studying QoL based on the ICF framework can be useful for unraveling the complex ongoing inter-relationships among functioning, contextual factors and individuals' perceptions of their QoL.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,340 · 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.

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

Citations67
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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