Clinicians and individuals with acquired brain injury perspectives about factors that influence mobility: creating a core set of mobility domains among individuals with acquired brain injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify factors which may influence mobility and could be considered during the evaluation of mobility in individuals with acquired brain injury (ABI) following qualitative focus groups with both clinicians and individuals with ABI, to assess their needs and preferences in order to individualize their care management plans. METHODS: = 5). Focus group discussions were transcribed and analyzed using inductive and deductive thematic content approaches. RESULTS: Four themes were identified: considering mobility holistically and individual needs, preferences, and unique experiences; assessment and intervention guidelines; support network; and uncertainty about symptoms and recovery. Using the ten-rule International Classification, Functioning, Disability, and Health framework linking process, codes were categorized into Body Functions Activity and Participation, and Environmental Factors exploring the prominent domains that mostly identify factors influencing mobility. CONCLUSIONS: Comprehensive measurement of mobility remains an ongoing challenge owing to multiple contributing factors, ranging from personal and psychosocial factors to the influence of a myriad of environmental and community considerations. Preparing individuals with ABI for community mobility can be substantially improved if healthcare professionals employ communicative tools to facilitate shared decision making with patients and to deliver patient-centred rehabilitation care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».