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Enregistrement W3193952077 · doi:10.3390/disabilities1030018

Family Quality of Life and Support: Perceptions of Family Members of Children with Disabilities in Ethiopia

2021· article· en· W3193952077 sur OpenAlexaff
Julia Jansen-van Vuuren, Rosemary Lysaght, Beata Batorowicz, Solomon Dawud, Heather M. Aldersey

Notice bibliographique

RevueDisabilities · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPovertyPsychologyQuality of life (healthcare)Exploratory researchSpiritualityPerceptionQualitative researchDevelopmental psychologyMedicinePolitical scienceAlternative medicineSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been increasing attention to quality of life for families supporting children with disabilities internationally; however, there is minimal research on family quality of life (FQOL) in low-income countries, and specifically in African contexts. This study explored how Ethiopian families of children with disabilities conceptualised FQOL and what they perceived their support needs related to FQOL were. Using a qualitative exploratory descriptive design, we interviewed Ethiopian family members of children with various disabilities. Audio-recorded interviews were transcribed verbatim and translated into English with professional translation assistance. We analysed translated transcripts inductively based on Braun and Clarke’s approach to thematic analysis. We found that spirituality was core to families and that they described FQOL in terms of their relationships within the immediate family and with the community. Additionally, families wanted to be self-sufficient and provide for themselves, but with the additional challenges of raising a child with a disability and pervasive poverty, they recognised their need for more support. Therefore, providing holistic, family-centred services to Ethiopian families of children with disabilities can contribute to enhancing FQOL.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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