Analysis of Community Participation Levels of Individuals Who Are Physically Disabled and Working in Industrial Environments
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine quality of life, leisure time satisfaction, activity performance, and community participation and analyze the relationship between these determinants and community participation in both physically disabled individuals working in industrial environments and nonworking individuals who are physically disabled. Sociodemographic data was registered into a sociodemographic form. World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 was used to assess community participation. Activity performance was evaluated with Canadian Occupational Performance Measure. Leisure Satisfaction Scale was used to determine leisure time satisfaction. Short Form-36 was used for evaluating quality of life. When the participants were compared in terms of working status, a significant difference according to their WHO-DAS-II total scores were found (p < 0.05). When all participants were compared in terms of activity performance, lesisure time satisfaction, quality of life a significant differences according to their WHO-DAS-II total scores were found (p>0.05). This study shows that community participation was affected by working status, disability level, activity performance, leisure time satisfaction and quality of life. In this regard, occupational therapy and physiotherapy approaches were found necessary for developing community participation. We conclude that this study's results can be used as a guide for community participation in disabled people in community based rehabilitation politics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».