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Enregistrement W2895396160 · doi:10.1080/09638288.2018.1496488

Understanding rehabilitation in Ukraine from the perspective of key informants

2018· article· en· W2895396160 sur OpenAlexaff
Anya Archer, Lisa Golec Harper, Debra Cameron

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensCentre for Disability Prevention and RehabilitationMarkham Stouffville HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationHealth carePopulationPolitical scienceEquity (law)Public relationsPsychologyMedicinePhysical therapyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The evolution of healthcare in Ukraine has been impacted by a number of factors, including years of communist control followed by the birth of an emerging democracy and most recently, conflict in the eastern part of the country. Rehabilitation is an aspect of Ukraine’s healthcare system that is still heavily influenced by the Soviet-era mentality of perfectionism.Methods: This article presents the results of a qualitative research study that undertook 13 key informant interviews to answer the question of what can be learned from the perspectives of individuals in Ukraine or with experience working in Ukraine with respect to developing and implementing appropriate rehabilitation that is inclusive and targets health equity.Results: Key themes that informants determined will affect the future of rehabilitation in Ukraine include the current health care structure, the culture surrounding disability, international and domestic sources of involvement, and a revised curriculum for new and existing rehabilitation professionals.Conclusions: The input from these individuals, supported by evidence from the literature, provides a foundational understanding of the currently fragmented rehabilitation system in Ukraine and the factors that professionals prioritize as integral components of an infrastructure that supports rehabilitation in the twenty-first century.Implications for RehabilitationWhile the recent conflict in Eastern Ukraine has served as a lightning rod to shed light on the lack of resources allocated toward disability and chronic care in the region, rehabilitation is also lacking in the general population, requiring a response that addresses the unique needs of a population of over 44 million individuals.Alongside a curriculum that complies with international accreditation standards, an influx of job and career opportunities developed by the government is needed to encourage individuals to work in the rehabilitation sector.A nation-wide strategy must be developed to disseminate knowledge about disability and rehabilitation in order to begin to address the issues of social exclusion and stigma associated with disability in many post-Soviet countries.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,003
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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