South African stakeholders’ knowledge of community-based rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community-based rehabilitation (CBR) is a complex concept and strategy that has been implemented in diverse ways globally and in South Africa. Internationally, some stakeholders have described CBR as confusing, and this may influence implementation. A southern African study reports that there is insufficient evidence of the understanding of CBR in the region to influence training, policy and practice. OBJECTIVES: The aim of this study was to investigate South African stakeholders' knowledge of CBR. METHOD: This article reports on an electronic survey that was part of a larger mixed methods study. Based on the sample of 86 respondents, descriptive statistics were used to analyse the quantitative data and thematic analysis for the qualitative data. RESULTS: The majority of respondents had had exposure to CBR, but almost a quarter had no knowledge of the CBR guidelines and matrix. The results revealed varying knowledge concerning the key concepts of CBR, its beneficiaries and its funders. Respondents identified persons with disabilities as having a central role in the implementation of CBR. Problems with the visibility of CBR programmes were noted, as well as misunderstandings by many therapists. CONCLUSION: The implementation of CBR, and its goal of ensuring the rights of persons with disabilities, is negatively affected by the confusion attached to the understanding of what CBR is. The misunderstandings about, and lack of visibility of, CBR in South Africa may hinder its growing implementation in the country in line with new government policies.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».