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Enregistrement W4366602245 · doi:10.1111/dmcn.15609

Individual and contextual factors influencing children's effort in pediatric rehabilitation interventions

2023· review· en· W4366602245 sur OpenAlexafffund
Danielle Levac

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésRehabilitationConceptualizationPsychological interventionPsychologyIntervention (counseling)PersonalizationApplied psychologyProcess (computing)NarrativeComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rehabilitation clinicians strive to encourage children's sustained effort within challenging practice conditions. Effort influences intervention success, yet it is rarely defined or measured. Effort can be conflated with individual factors, such as motivation and engagement, that might influence it. Contextual factors that likely impact children's effort, such as practice conditions and therapeutic interactions, are generally under-described. Defining, describing, and measuring effort and its influencers is necessary to enhance understanding of differences in rehabilitation intervention outcomes across individuals and contexts and to support the development of personalized precision rehabilitation approaches. This narrative review describes effort conceptualization in rehabilitation, particularly in relation to intensity, engagement, and participation nomenclature. The review outlines individual and contextual factors that may influence children's effort in rehabilitation and describes potential next steps for effort description and measurement. Subsequent work should aim to identify factors that can be targeted in clinical practice to promote and sustain children's effort in the rehabilitation process, thereby individualizing interventions and potentially improving their effectiveness. WHAT THIS PAPER ADDS: Effort as it relates to rehabilitation is confusingly described and infrequently measured. Engagement, involvement, intensity, and participation are terms alluding to effort. Child-specific and therapy-specific factors, alone and in combination, may influence children's effort. Clearer conceptualization of effort and the factors that influence it will support personalization of interventions. Better measurement will enhance knowledge about relationships between effort and therapeutic outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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