Occupational performance of individuals with Multiple Sclerosis based on disability level in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple sclerosis (MS) is a common disease across the world as well as in Iran. Individuals with MS usually experience occupational performance problems that result in limitations in their daily life. This study aimed to determine the occupational performance of individuals with MS based on the disability level in Iran. Methods: In this cross-sectional study, 50 individuals with MS (20 to 50 years old) were recruited through a convenience sampling strategy from different clinics in Arak City, Iran, during 2016-2017. The Persian versions of Canadian Occupational Performance Measure (COPM) and Expanded Disability Status Scale (EDSS) were used to assess the status of occupational performance and level of disability. The data were analyzed using chi-square, Spearman's rank correlation, and Mann-Whitney U tests. Results: The total number of 248 occupations were identified as difficult to perform in the following areas: 125 (50.40%) in self-care, 58 (23.38%) in productivity, and 65 (26.20%) in leisure. In addition, the prioritized occupations (n = 149, median: 3, range: 1-4) had significant difference in the distribution of occupations compared with the non-prioritized occupations (P < 0.0001) and the ratings for performances and satisfactions were generally low. There were significant differences between the occupational performance and level of EDSS. Conclusion: The findings of current study suggest that individuals with MS suffer from widespread problems in the areas of occupational performance, particularly in self-care. The findings emphasize the need for identifying the problems of daily occupations in individuals with MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».