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Enregistrement W2769010536 · doi:10.1044/persp2.sig17.83

Community-Based Hearing Rehabilitation: Implementation and Outcome Evaluation

2017· article· en· W2769010536 sur OpenAlexaff
Spoorthi Thammaiah, Vinaya Manchaiah, Vijayalakshmi Easwar, Rajalakshmi Krishna, Bradley McPherson

Notice bibliographique

RevuePerspectives of the ASHA Special Interest Groups · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationCommunity-based rehabilitationIntervention (counseling)Work (physics)Process (computing)Independent livingMedical educationNursingMedicineComputer scienceGerontologyEngineeringPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community-based rehabilitation (CBR) is a program designed to support persons with disabilities living in remote and rural areas. CBR primarily aims to provide required rehabilitation services to financially deprived persons with disabilities living in communities with limited access to such services. Today, globally, many organizations adhere to this approach to serve the rehabilitation needs of various disabilities. Recently, the CBR approach has started gaining interest in the rehabilitation sector concerned with hearing disabilities. This paper provides a general framework for the implementation and outcome evaluation of community-based hearing rehabilitation (CBHR) programs. The entire process is discussed with support of an existing CBHR program in India implemented by a non-governmental organization (NGO), Audiology India (AI). In addition, the paper highlights several of the challenges involved in such work and also explores future directions for CBHR-based intervention programs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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