Leisure participation–preference congruence of children with cerebral palsy: a Children's Assessment of Participation and Enjoyment International Network descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine participation-preference congruence, regional differences in participation-preference congruence, and predictors of whether children with cerebral palsy participate in preferred activities. METHOD: The sample (n=236) included 148 males and 88 females aged 10 to 13 years, living in Victoria, Australia (n=110), Ontario (n=80), or Quebec (n=46), Canada. Ninety-nine (41.9%) were classed at Gross Motor Function Classification System (GMFCS) level I; 89 (37.7%) at GMFCS level II/III; and 48 (20.3%) at GMFCS level IV/V. Participants completed the Children's Assessment of Participation and Enjoyment and Preferences for Activity of Children questionnaires. Regional comparisons were performed using one-way analyses of variance and factors influencing participation-preference congruence were explored using multiple linear regression. RESULTS: The proportion of children doing non-preferred activities in each activity type was generally low (2-17%), with only one regional difference. Higher proportions were not doing preferred active physical (range 23.2-29.1% across regions), skill-based (range 21.7-27.9% across regions), and social activities (range 12.8-14.5% across regions). GMFCS level was the most important predictor associated with not doing preferred activities. INTERPRETATION: Children with cerebral palsy did not always participate in preferred active physical and skill-based activities. Understanding discrepancies between preferences and actual involvement may allow families and rehabilitation professionals to address participation barriers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».