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Enregistrement W3002782562 · doi:10.23736/s1973-9087.20.05914-6

Occupational performance in multiple sclerosis and its relationship with quality of life and fatigue

2020· article· en· W3002782562 sur OpenAlexaboutno aff
Marta Pérez‐de‐Heredia‐Torres, Elisabet Huertas‐Hoyas, Carlos Sánchez‐Camarero, Nuria Máximo-Bocanegra, Jorge Ayala, Patricia Sánchez-Herrera-Baeza, Rosa M. Martínez-Piédrola, Cristina García‐Bravo, Andrea Mayoral-Martín, Sergio Serrada-Tejeda

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Physical and Rehabilitation Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Life satisfactionDescriptive statisticsAffect (linguistics)Observational studyMental healthPerceptionCross-sectional studyClinical psychologyPhysical therapyGerontologyPsychologyPsychiatryNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Performance and perceived satisfaction of daily occupations in people with multiple sclerosis (MS) can affect the perception of their quality of life and be impacted by the level of fatigue. AIM: To describe the performance and occupational self-perception, as well as to analyze whether there is a relationship between the perception of occupational performance and the quality of life and perceived fatigue. DESIGN: A descriptive cross-sectional study. SETTING: Participants were referred by the services of Neurology of the various hospitals in Madrid. The assessment process was performed either at the MS' associations, in the participants' home, or at the Laboratory of Cognitive Intervention of the Health Sciences Faculty of the University. POPULATION: A total sample of 30 people with MS (pwMS) selected by non-probabilistic consecutive sampling during a three-months uptake patient recruitment period. METHODS: The outcome measures used were the Canadian Occupational Performance Measure (COPM), the Modified Fatigue Impact Scale (MFIS) and the Multiple Sclerosis Quality of Life 54 (MSQoL-54). Descriptive analysis, parametric and non-parametric tests and multiple linear regression models were used. RESULTS: A statistically significant positive correlation was found between occupational performance and physical and mental health. Also, high physical health scores were associated with high satisfaction scores. Multiple regression models indicated that high levels of satisfaction were associated with high levels of physical health (P= 0.013). CONCLUSIONS: The better the perception of the physical aspects that influence the quality of life, the better the perceived satisfaction of pwMS. Fatigue may not influence self-perceived satisfaction and performance. CLINICAL REHABILITATION IMPACT: The physical factors affecting perceived satisfaction should be considered when planning interventions to promote quality of life in pwMS. Although fatigue associated with MS may influence perceived performance and satisfaction, no relevant associations were found between variables.

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)0,007
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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