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Enregistrement W4288084808 · doi:10.1111/jar.13024

‘More together than apart’: The evaluation of a virtual course to improve mental health and well‐being of adults with intellectual disabilities during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic

2022· article· en· W4288084808 sur OpenAlexaff
Laura St. John, Tiziana Volpe, Muhammad Irfan Jiwa, Anna Durbin, Yousef Safar, Fatima Formuli, Anupam Thakur, Johanna Lake, Yona Lunsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAttendancePandemicPsychologyPopulationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Qualitative researchWell-beingClinical psychologyGerontologyPsychiatryMedicineDiseaseEnvironmental healthPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To address the growing concerns over poor mental health experienced by adults with intellectual disabilities due to the COVID-19 pandemic, a national virtual mental health course was delivered and evaluated. METHODS: This mixed methods study utilized both qualitative and quantitative assessments. Participants were 27 adults with intellectual disabilities who participated in the 6-week course. Participants completed measures of self-efficacy and well-being at three time points and qualitative satisfaction measures at post and follow-up. RESULTS: Attendance was high and the course was feasible and acceptable to participants. Positive changes related to mental health self-efficacy were detected (p = .01), though mental well-being did not improve. CONCLUSION: The study provided evidence for the feasibility and value of the course for this population. Future research should examine how virtual courses could support the population in terms of pandemic recovery and how courses may work for individuals who are less independent.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,313 · 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.

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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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