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Enregistrement W2318165614 · doi:10.1097/hcm.0b013e31828ef643

Can We Associate the Hours of Clinical Services at the Rehabilitation Outcomes?

2013· article· en· W2318165614 sur OpenAlexaff
Michel Coulmont, Patrick Fougeyrollas, Chantale Roy

Notice bibliographique

RevueThe Health Care Manager · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationPsychological interventionVisual impairmentMedicinePopulationGerontologyPhysical therapyPsychologyNursingPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine the effects on the elderly of clinical interventions by professionals from a visual impairment rehabilitation program, more specifically, the effects on their daily life and the extent to which such interventions encourage social participation. In accordance with the conceptual framework of the Disability Creation Process, the clinical results of a population study group of 100 persons with various types of visual impairment enrolled in a rehabilitation program were analyzed as per the intensity of the clinical interventions (eg, hours of clinical services provided and dispensed by professionals). The results of the study tend to show that the hours of services accorded to a patient positively contribute to the progression of his or her Functional Global Profile as per the rehabilitation outcomes progression measures. In contrast, age and the spreading of services negatively contribute. The contributions of the study are innovative for assessing clinical effectiveness. For instance, the understanding of the relationship between the measurement of a patient's clinical results and the services that he or she has received should help us improve the practices and methods used in visual impairment rehabilitation.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,417 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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