Using behavioural science to develop recommendations for interventions that enhance social participation in people aging with long-term spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social participation is a promising target behaviour to support people aging with long-term spinal cord injury (SCI). Evidence suggests social participation relates to health, well-being, and life satisfaction. Behaviour change theory strengthens intervention development by providing a systematic and evidence-based approach. Additionally, use of an integrated knowledge translation (IKT) approach aims to improve the relevance and usefulness of interventions. Objective: Use an IKT approach to co-develop theory-based recommendations for interventions designed to enhance social participation while aging with SCI. To inform the recommendations, this study aims to identify a) barriers and facilitators to social participation, and b) intervention options. Methods: Semi-structured interviews were conducted with 22 people aging with SCI (Mean Age: 55.64, Mean Years Post-Injury: 32.27). To understand social participation, barriers and facilitators were deductively coded using the Theoretical Domains Framework. Behaviour change wheel analyses were used to identify intervention functions and policy categories. Methods of intervention delivery were extracted and coded using the mode of delivery taxonomy. All findings were synthesized into intervention recommendations, and assessed for feasibility using APEASE criteria. Results: Environmental context and resources, skills, and social influences were identified as the most influential barriers and facilitators. Six intervention functions and all policy categories were considered relevant to intervention design. Multiple methods of delivery (e.g. online, face-to-face) were identified as important. Four recommendations were co-developed and met APEASE criteria. Conclusions: Various interventions (e.g. individual, policy) delivered through multiple modes of delivery are needed. Continued efforts will allow for recommendations to be developed into real-world interventions.Acknowledgments: First, we would like to acknowledge all participants in this study for their time and dedication. We would like to acknowledge Brianna Tsui, Randy Butler, and Isabelle Grant for their help with transcription. Finally, we would like to acknowledge the Michael Smith Foundation for Health Research for funding this study.
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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 | 0,039 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».