Poster (Clinical/Best Practice Implementation) ID 1978673
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives To address gaps in peer-supported services for those with a mobility disability, a virtual group was designed to have trained mentors with lived experience working alongside rehabilitation professionals to share resources and strategies that promote healthy living. Method Sessions offered knowledge and support in goal setting, healthy eating, physical activity, adapted recreation, emotional well-being, and social connectedness. Three rounds of the group were offered with 12 participants completing the group in its entirety. Pre- and post-measures included the Self-Efficacy to Manage Scale (Lorig, et al, 2001), the Life Satisfaction Questionnaire-11 (Fugl-Meyer, et al., 1991), and the Readiness Ruler adapted to each wellness topic (Moyers, et al., 2009). Findings Analyses before and after group showed a slight increase (Cohen’s d = 0.3) in their subjective well-being on the life satisfaction scale and a moderately higher sense of self-efficacy (Cohen’s d = 0.6) in managing symptoms. Although perceived importance for change was similar, participants reported higher confidence in their ability to change (Cohen’s d = 0.4) and greater readiness to make changes (Cohen’s d = 0.4) after the group. Conclusions The program resulted in several successes including slight increase in life satisfaction and moderately higher sense of self-efficacy in managing symptoms. Confidence in ability and readiness to make change also increased. The project had a small sample size, but the outcomes support the value of embedding a peer-support element into traditional healthcare delivery.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,879 | 0,688 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».