Rehabilitation and Research Priorities in Deafblindness for the Next Decade
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Previous studies have guided the development of deafblindness rehabilitation by reporting on the priorities of researchers and of deafblind individuals; however, service and care providers may be able to bring a different and important perspective to shaping the development of this clinical field and its research. The present study aims to give them a voice in this process. Methods We conducted a qualitative survey in which 68 stakeholders in deaf-blind rehabilitation from 6 countries described their perceived research and rehabilitation priorities for the coming decade. Verbatim transcripts were analyzed using thematic analysis through open coding, creating categories, and abstraction. Results Three categories of priorities emerged: those common to rehabilitation and research (such as assistive technology, communication services, and interdisciplinarity), those unique to rehabilitation (such as augmented service provision), and those unique to research (such as recruitment databases and measurement tools). Conclusions When viewing the findings from within the context of the existing research literature, the overlap indicated that research and rehabilitation efforts are moving in a congruent direction for researchers, service providers, and persons with deafblindness. Future efforts should focus on information exchange in order to improve evidence-based rehabilitation practice.
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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 | 0,095 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».