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Enregistrement W2803177353 · doi:10.1111/dmcn.13906

‘Power in Mobility’: parent and therapist perspectives of the experiences of children learning to use powered mobility

2018· article· en· W2803177353 sur OpenAlexaff
Lisa K. Kenyon, W. Ben Mortenson, William C. Miller

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPower (physics)Process (computing)Developmental psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The aim of this study was to gain insights, from the perspectives of both parents and pediatric therapists, into the experiences of children learning to use a power mobility device. METHOD: The purposive sample included 33 participants: 14 parents of children who were learning, or had learned, to use a power mobility device and 19 pediatric occupational therapists or physical therapists. Data were gathered face-to-face via seven focus groups consisting of either parents or therapists, and eight one-on-one interviews. Data were analyzed using the constant comparative method. RESULTS: Three main themes were identified: (1) 'Power in mobility' described how learning to use powered mobility changed more than just a child's locomotor abilities; (2) 'There is no recipe' revealed how learning to use powered mobility occurred along an individualized continuum of skills that often unfolded over time in a cyclical process; (3) 'Emotional journey' explored how learning to use powered mobility was an emotionally charged undertaking for all those involved. INTERPRETATION: Learning to use a power mobility device is a complex process that often requires perseverance and determination on the part of the child, family, and therapist. WHAT THIS PAPER ADDS: Powered mobility use impacts more than just a child's locomotor abilities. Learning to use a power mobility device is a highly individualized process. Learning to use powered mobility may be an emotionally charged process.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,549

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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