Being physically active with epilepsy: Insights from young people and their parents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Researchers have called for innovative tailored interventions to address specific challenges to physical activity (PA) engagement for young people with epilepsy (YPE). Working with YPE and their parents, this study aimed to identify barriers and facilitators to adoption and maintenance of PA among YPE prior to and during the COVID-19 pandemic. METHODS: Ten YPE (all female) and their 13 caregivers, and five additional caregivers to males (N = 18; 72% mothers), completed virtual focus group sessions prior to and during the COVID-19 pandemic. Trained Child Life specialists asked questions about barriers and facilitators of PA engagement experienced by YWE, which included a specific focus on the impact of epilepsy. RESULTS: Thematic analysis of the data identified both epilepsy-specific and generic themes that impact PA participation among YPE. These included: (i) epilepsy experience/impact and accommodation; (ii) safety precautions; (iii) concern about seizures; (iv) social connections and acceptance; (v) parent and family support; (vi) intrapersonal self-regulation and motivation; (vii) health benefits; and (viii) key factors in common with all youth. CONCLUSION: This study provides valuable insight into diverse social-ecological health factors that impact PA participation among YPE from two key stakeholder perspectives (YPE and their caregivers). By understanding these lived experiences, providers can better tailor individual support for YPE and their families to foster and maintain a healthy active lifestyle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».