Accompanying citizen of persons with traumatic brain injury in a community integration project: An exploration of the role
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The APIC (Citizen Accompaniment Project for Community Integration) is an innovative program that seeks to increase the community integration of people with a traumatic brain injury (TBI) by offering the support of an accompanying citizen (AC) in the accomplishment of significant life activities. OBJECTIVE: This article aims to better define the AC's role in this process, by underlining the mental health risks they face, the strategies they use, and the impacts the role has on their own lives. METHODS: This qualitative study is based on the analysis of interviews conducted with the AC following the first year of implementation. The data is part of a larger project aimed at the implementation and evaluation of APIC program. The data were analysed according to the rules of thematic content analysis, which encourages grouping main ideas into categories. This is an iterative process allowing for the constant emergence of new categories during the analysis. RESULTS: Accompaniment is full of joys and positive moments for the AC and participants. However, some difficult situations are encountered and the AC are constantly faced with challenges and constraints. The emerging study themes are as follows: the environment, the characteristics of the person accompanied, the AC's personal limits, and the ambiguities in the accompanier-accompanied relationship. CONCLUSIONS: Five principles drawn from the results will help oversee this practice more efficiently and limit the mental health risks of accompaniers. These findings may permit further development of this type of program for people living with disabilities.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».