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Enregistrement W4295213476 · doi:10.3390/ijerph191811321

20 Years of ICF—International Classification of Functioning, Disability and Health: Uses and Applications around the World

2022· review· en· W4295213476 sur OpenAlexaff
Matilde Leonardi, Haejung Lee, Nenad Kostanjsek, Arianna Fornari, Alberto Raggi, Andrea Martinuzzi, Manuel Yáñez, Ann‐Helene Almborg, Magdalena Fresk, Yanina Besstrashnova, Alexander Shoshmin, Shamyr Sulyvan de Castro, Eduardo Santana Cordeiro, Marie Cuenot, Christine Haas, Soraya Maart, Thomas Maribo, Janice S. Miller, Masahiko Mukaino, Stefanus Snyman, Ulrike Trinks, Heidi Anttila, Jaana Paltamaa, Patricia Welch Saleeby, Lucilla Frattura, Ros Madden, Catherine Sykes, Coen H. van Gool, Jakub Hrkal, Miroslav Zvolský, Petra Sládková, Marie Vikdal, Guðrún Auður Harðardóttir, Josephine Foubert, Robert Jakob, Michaela Coenen, Olaf Kraus de Camargo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésInternational Classification of Functioning, Disability and HealthBiopsychosocial modelRespondentPsychologyIntervention (counseling)Medical educationApplied psychologyMedicinePolitical sciencePsychiatryRehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Classification of Functioning Disability and Health (ICF) was approved in 2001 and, since then, several studies reported the increased interest about its use in different sectors. A recent overview that summarizes its applications is lacking. This study aims to provide an updated overview about 20 years of ICF application through an international online questionnaire, developed by the byline authors, and sent to each World Health Organization Collaborating Centers of the Family of International Classifications (WHO-FIC CCs). Data was collected during October 2020 and December 2021 and descriptive content analyses were used to report main results. Results show how, in most of the respondent countries represented by WHO-FIC CCs, ICF was mainly used in clinical practice, policy development and social policy, and in education areas. Despite its applications in different sectors, ICF use is not mandatory in most countries but, where used, it provides a biopsychosocial framework for policy development in health, functioning and disability. The study provides information about the needs related to ICF applications, that can be useful to organize targeted intervention plans. Furthermore, this survey methodology can be re-proposed periodically to monitor the use of the ICF in the future.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0140,013
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations210
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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