Environment‐based approaches to improve participation of young people with physical disabilities during <scp>COVID</scp>‐19
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the effects of the Pathways and Resources for Engagement and Participation (PREP) intervention during the COVID-19 pandemic on (1) activity performance and satisfaction, and (2) motor, cognitive, and affective body functions. METHOD: An interrupted time-series design with multiple baselines across 21 young people (13 females, eight males) aged 16 to 25 years (median = 21 years 5 months) with physical disabilities was employed. The young people engaged in an 8-week self-chosen leisure activity (e.g. football, piano, photography) at their home or community. The Canadian Occupational Performance Measure (COPM) assessed activity performance and satisfaction weekly. Mental health problems, including affective and cognitive outcomes, were assessed weekly using the Behavior Assessment System for Children, Third Edition. Motor functions (e.g. trunk control, reaching, strength) were assessed biweekly. Linear mixed-effects models were used. RESULTS: The intervention had large effects on activity performance (0.78) and satisfaction (0.88) with clinically significant change in COPM scores (2.6 [95% confidence interval {CI}: 2.0-3.2] and 3.2 points [95% CI: 2.4-3.9] respectively). Young people without mental health problems at baseline benefited more from the intervention (p = 0.028). Improvements in at least one domain of body function occurred in 10 young people especially for motor outcomes. INTERPRETATION: Results demonstrate the effectiveness of PREP during adverse times and suggest benefits going beyond participation, involving outcomes at the body-function level. WHAT THIS PAPER ADDS: Environmental-based interventions can improve participation even during adverse times such as the COVID-19 pandemic. Significant improvement with large effect sizes occurred in both activity performance and satisfaction. Intervention was effective for all; those without mental health problems benefited more. Improvements in body-function outcomes were partially observed, especially in motor-related outcomes. Body functions may improve through participation even if not targeted by the intervention.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».