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Enregistrement W4283770118 · doi:10.3389/fneur.2022.821195

Effects of the CarFreeMe Traumatic Injuries, a Community Mobility Group Intervention, to Increase Community Participation for People With Traumatic Injuries: A Randomized Controlled Trial With Crossover

2022· article· en· W4283770118 sur OpenAlexaboutno aff
Stacey George, Christopher Barr, Angela Berndt, Rachel Milte, Amy Nussio, Zoe Adey‐Wakeling, Jacki Liddle

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialIntervention (counseling)Traumatic brain injuryPhysical therapyCrossover studyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyAlternative medicinePsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: After traumatic injuries community participation is a common goal, promoting wellbeing and independence. Community mobility and transportation influence an individual's independence in community participation. With the ability to drive safely often compromised after traumatic injuries, the adverse consequences of driving cessation include a loss of identity and reduced participation in chosen activities. In rehabilitation, individualized community mobility intervention is not routinely provided. The primary aim of this trial was to evaluate whether a group-based intervention, the CarFreeMe TI program was more effective than standard intervention, an information sheet of alternative transport, in improving community mobility for people following traumatic injuries. The secondary aim of this study was to evaluate the effect: types of transport used, transport satisfaction, community mobility self-efficacy, quality of life, goal satisfaction and performance, for people following traumatic injuries; and to undertake a preliminary assessment of the potential resource use associated with the intervention, and lessons for implementation. Design: Prospective, pilot, randomized, blind observer, controlled trial with crossover. Participants: Twenty individuals with traumatic injuries. Intervention: Six-week group-based support and education program, the CarFreeMe TI delivered in community settings (intervention) and standard information related to transport options available (control). Primary Outcome Measures: Community participation using a Global Positioning System device to record the location and number of outings from home. Secondary Outcome Measures: CarFreeMe TI Transport Questionnaire, Community Mobility Self-efficacy Scale, quality of life measures, Modified Canadian Occupational Performance Measure for goals (importance and satisfaction), participant satisfaction survey results and researcher logs. Results: Those who received the intervention were more likely to use public transport and transport services and had an improved quality of life, when compared to the control group. The intervention group also reported high levels of improvement in goal performance and satisfaction. Global Positioning System data collection was incomplete, with geolocation data unusable. There was no significant change in number/type of visits away from home. Conclusions: A group-based community mobility education program promoted modes of active independent transport but did not impact on outings from home. Future research could include passive collection methods using a smartphone to record community participation. Clinical Trial Registration: https://www.anzctr.org.au/, identifier: ACTRN12616001254482.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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