MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2412855508 · doi:10.1111/jar.12261

Stakeholders’ Perspectives towards the Use of the Comprehensive Health Assessment Program (<scp>CHAP</scp>) for Adults with Intellectual Disabilities in Manitoba

2016· article· en· W2412855508 sur OpenAlexafffundabout
Shahin Shooshtari, Beverley Temple, Celeste Waldman, Sneha Abraham, Hélène Ouellette‐Kuntz, Nicholas Lennox

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaQueen's UniversityHealth Sciences CentreManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyIntellectual disabilityNursingHealth careSample (material)Focus groupQualitative researchMedical educationMedicinePsychiatryBusinessPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: No standardized tool is used in Canada for comprehensive health assessments of adults with intellectual disabilities. This study was conducted to determine the feasibility of implementing the Comprehensive Health Assessment Program (CHAP) in Manitoba, Canada. METHOD: This was a qualitative study using a purposive sample of physicians, nurse practitioners, support workers and families. Data were collected through individual interviews and focus groups and were analysed using content analysis. RESULTS: Use of the CHAP was perceived as beneficial for persons with intellectual disabilities. Improved continuity of care was of the reported benefits. Six barriers for the future implementation of the CHAP were identified including the time required to complete the CHAP, and the perceived lack of physicians' willingness to do comprehensive assessments. CONCLUSION: The future implementation of the CHAP was strongly supported. For its successful implementation, training of healthcare professionals and support staff and change in regulations and policies were recommended.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,391
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,031 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Research in Intellectual DisabilitiesMême sujetDown syndrome and intellectual disability researchTravaux en français237 207