A scoping review on heterogeneity in rehabilitation research: implications for return to duty in a military population
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Understanding population heterogeneity in rehabilitation research is important, since varying conditions can influence clinical outcomes. The objectives of this scoping review were to review rehabilitation studies that used a heterogeneous group in a civilian or military population, and to discuss the impact of heterogeneity on participation outcomes such as return to duty in the Canadian Armed Forces. Methods: Literature search resulted in extraction of 37 articles, which were sorted according to degree of heterogeneity and type of outcomes examined. Results: The largest number of studies pertained to civilians ( n=26), followed by military ( n=10), and Veterans ( n=1). We found various degrees of heterogeneity in population, setting, intervention, and outcome in these studies. Discussion: Studies extracted seemed to show a superior positive outcome in return to work/duty when the group was heterogeneous. Military rehabilitation studies examining return to duty tended to include a highly heterogeneous population. Future studies pertaining to return to work/duty and using a heterogeneous group should include a wide range of outcomes in the domains of the International Classification of Functioning, Health and Disease. Potential economic benefits in using a heterogeneous-based intervention are also discussed, along with implications for the Canadian Armed Forces.
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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 | 0,041 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».