Towards multi-faceted outcomes of participation-based interventions: mapping the PREP’s effects for children and youth with disabilities
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Systematically organizing participation effects may guide participation-based research designs in rehabilitation. This perspective paper uses existing evidence on Pathways and Resources for Engagement and Participation (PREP) to showcase the multitude of effects from a single intervention and synthesize the magnitude of these effects. METHODS: An outcome matrix of participation effects comprising three dimensions (intermediate, instrumental, ultimate) and two levels (transient, enduring) was used to systematically map PREP's effects. Forest plot demonstrated clinically important changes in the Canadian Occupational Performance Measure (COPM) across studies. Effect sizes were calculated. RESULTS: The majority of outcomes from 11 studies were mapped to ultimate-transient effects (e.g., changes in participation of self-chosen activities), followed by instrumental-transient effects (e.g., changes in motor body functions). Fewer outcomes were mapped to ultimate-enduring effects (e.g., changes of participation for a longer period or across settings) or intermediate-enduring effects (e.g., therapist-applied knowledge), demonstrating the gaps for investigating enduring effects. COPM changes in most studies (89%) showed clinical significance with small to large effects. CONCLUSIONS: Systematic mapping from PREP example guides categorizing multidimensional outcomes. Future participation-based studies can employ individual-based mixed-methods designs to delve into the long-lasting enduring outcomes of youth capacity-building and the transformative process of pursuing meaningful participation goals.
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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 | 0,055 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».