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Enregistrement W3044178502 · doi:10.1080/2159676x.2020.1778064

Interpretative Phenomenological Analysis of Community Exercise Experiences after Severe Traumatic Brain Injury

2020· article· en· W3044178502 sur OpenAlexaff
Enrico Quilico, William J. Harvey, Jeffrey G. Caron, Gordon A. Bloom

Notice bibliographique

RevueQualitative Research in Sport Exercise and Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretative phenomenological analysisTraumatic brain injuryPsychologyRehabilitationPerceptionCognitionAcquired brain injuryClinical psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineQualitative researchPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traumatic brain injury (TBI) is a major public health concern due to its growing incidence and resulting long-term or lifelong impairments. Exercise is a non-stigmatising approach proposed to alleviate the physical, cognitive, social, and emotional consequences after TBI. We used Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) to explore the exercise experiences of seven individuals living with a severe TBI, 5–31 years after rehabilitation. We engaged in semi-structured interviews with the participants and we used IPA to explore their post-TBI exercise experiences outside of the clinical setting. Based on our analysis, we found three themes encompassed how TBI-related impairments affected the participants’ abilities, self-perceptions, and perspectives on life. The participants also identified optimal environments for exercise participation, as well as perceived physical, social, and psychological effects of exercise. Future recommendations include developing community-based exercise programmes to assist with social reintegration and exploring the full range of benefits obtainable from exercise after a TBI.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,440
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,133 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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