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Enregistrement W4322719276 · doi:10.1080/02699052.2023.2184869

Ableism among children and youth with acquired brain injury and their caregivers: a systematic review

2023· review· en· W4322719276 sur OpenAlexaff
Sally Lindsay, Stuti Patel, Sharmigaa Ragunathan, Kristina Fuentes

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbleismQuality of life (healthcare)MedicineInclusion (mineral)PsychologyGerontologySocial psychologySociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Children and youth with acquired brain injury (ABI) experience persistent discrimination and ableism. The purpose of this systematic review was to understand the experiences and impact of ableism among children and youth with ABI. METHOD: Six international databases were systematically searched for articles from 2002-2022. Studies were screened independently by four researchers who performed the data extraction. Study quality was appraised using the Standard quality assessment criteria for evaluating primary research. RESULTS: Of the 2085 studies identified in the search, 15 met the inclusion criteria, which involved 1442 children and youth with brain injuries or caregivers representing them. Studies in the review showed the following key trends: (1) incidence of ableism among children and youth with ABI; (2) experiences of ableism at the individual and institutional levels, (3) impact of ableism (i.e., mental health, social relationships, quality of life) and (4) coping strategies (i.e., resources, supports). CONCLUSIONS: Our findings reveal the alarming incidence of ableism among youth with ABI. Therefore, there is a critical need for more research to explore youth's lived experiences of ableism, especially from their perspectives along with the co-development of solutions to help enhance their social inclusion and well-being.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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