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Enregistrement W2909973432 · doi:10.5014/ajot.2019.027995

Feasibility and Effects of the CO–OP Approach™ in Postconcussion Rehabilitation

2019· article· en· W2909973432 sur OpenAlexaff
Anne Hunt, Melissa Paniccia, Katie Mah, Deirdre Dawson, Nick Reed

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensBaycrest HospitalHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodRehabilitationPhysical therapyIntervention (counseling)PsychologyMedicineActivities of daily livingConcussionClinical psychologyPhysical medicine and rehabilitationInjury preventionPoison controlPsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: on activity performance and satisfaction, symptoms, and mood of adolescents with persistent postconcussion symptoms. METHOD: In a prospective case series, 3 participants with persistent symptoms 3 mo after concussion and difficulties resuming activities were taught to use a metacognitive strategy (Goal-Plan-Do-Check) to work toward occupation-based goals in a 7-wk intervention (10 sessions, 30-60 min each). Participants were assessed pre- and postintervention and at 3-mo follow-up. Feasibility was determined by positive changes on study measures, ease of administration, and acceptability to participants. RESULTS: Clinically significant, positive changes were found in participants' activity performance and satisfaction. All participants had decreases in symptoms and improved mood scores at posttest. CONCLUSION: The CO-OP Approach to rehabilitation for youth postconcussion is feasible and may make a positive contribution to recovery.

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)0,000
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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