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Enregistrement W2515410652 · doi:10.1177/0308022616658298

Results from a cognitive group rehabilitation programme from an occupational performance perspective

2016· article· en· W2515410652 sur OpenAlexaboutno aff
Birgitta Rustner, Ewa Wressle, Kersti Samuelsson

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Occupational Therapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational Classification of Functioning, Disability and HealthOccupational therapyRehabilitationPerspective (graphical)Physical medicine and rehabilitationCore (optical fiber)PsychologyPhysical therapyCognitionSet (abstract data type)MedicineClinical psychologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The Canadian Occupational Performance Measure (COPM) was used for treatment planning and to evaluate the effect of a cognitive group rehabilitation programme. The aim was to identify occupational performance problems defined as important and to analyse the outcome, and to link those problems to the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) core set for traumatic brain injury and stroke. Method A retrospective design was used, including an analysis of COPM data recorded before and two months after the programme. COPM data from 124 clients were linked to the ICF core sets. Results A clinically important difference of ≥2 COPM scores was reached in 32% of the clients for occupational performance and in 47% for satisfaction with occupational performance. A majority of the problems identified (62%) were classified within the activities and participation component in the ICF, and 38% in body functions. All occupational performance problems could be linked to the ICF; just one of the 36 categories (caring for household objects) was not found in any of the ICF core sets. Conclusion By linking the COPM data to the core sets, occupational therapists can be confident in addressing the typical problems of the group of clients identified.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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