Examining the relationships between environmental barriers and leisure in community-dwelling individuals living with stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE:: To characterize environmental barriers to leisure participation among individuals living with stroke; examine relationships between environmental barriers and leisure interest and satisfaction; and investigate participant factors associated with the perception of environmental barriers. DESIGN:: Survey. SETTING:: Community. PARTICIPANTS:: Convenience sample of 51 community-dwelling adults less than six months post stroke. INTERVENTIONS:: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURE(S):: Craig Hospital Inventory of Environmental Factors-Short Form. RESULTS:: Physical and structural environmental barriers were reported as the most frequent and large barrier to leisure participation ( n = 26 (51%) rated as "monthly or more," n = 12 (24%) rated as "big problem"). While attitude and support and policy barriers were not as commonly encountered, participants labeled these as "big problem(s)" (attitude and support n = 6 (12%), policy n = 7 (14%)). The presence of depressive symptoms was associated with the frequency in which attitudinal and support (rho = 0.50, P < 0.001), physical and structural (rho = 0.46, P < 0.001), and service and assistance (rho = 0.28, P = 0.04) barriers were reported, as well as magnitude of attitude and support barriers (rho = 0.48, P < 0.001). In multivariable regression analysis, depressive symptoms and walking capacity explained 21% of the variance of the frequency of attitude and support barriers ( P = 0.004), where depressive symptoms was an independent correlate ( P = 0.004). No other factors were associated with environmental barriers to leisure participation. CONCLUSION:: Individuals with stroke report frequent and large physical and structural environmental barriers to leisure participation, which may be associated with the presence of depressive symptoms.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».