Measures used to quantify participation in childhood disability and their alignment with the family of participation‐related constructs: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We aimed to identify measures used to assess the participation of disabled children and to map the measures' content to the family of participation-related constructs (fPRC) to inform future research and practice. METHOD: Six databases were searched to identify measures used to assess participation in health, psychology, and education research. Included studies involved children aged 0 to 18 years with a permanent impairment or developmental disability and reported use of a quantitative measure of participation. A second search sought relevant literature about each identified measure (including published manuals) to allow a comprehensive understanding of the measure. Measurement constructs of frequently reported measures were then mapped to the fPRC. RESULTS: From an initial yield of 32 767 articles, 578 reported one or more of 118 participation measures. Of these, 51 measures were reported in more than one article (our criterion) and were therefore eligible for mapping to the fPRC. Twenty-one measures quantified aspects of participation attendance, 10 quantified aspects of involvement as discrete scales, and four quantified attendance and involvement in a manner that could not be separated. INTERPRETATION: Improved understanding of participation and its related constructs is developing rapidly; thoughtful selection of measures in research is critical to further our knowledge base. WHAT THIS PAPER ADDS: The fPRC can support our rapidly evolving and expanding understanding of participation. Instruments selected to measure participation do not always align with emerging concepts. Matching research aims to a chosen measure's content will improve understanding of participation. Opportunities exist to develop validated participation measures, especially self-reported measures of involvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».