Peer mentoring for people with acquired brain injury – a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Over 100 million people worldwide live with disabilities resulting from an acquired brain injury (ABI). ABI survivors experience cognitive and physical problems and require support to resume an active life. They can benefit from support from someone who has been through the same issues (i.e. peer mentor). This review investigated the effectiveness of peer mentoring for ABI survivors. METHOD: Eleven databases, two trial registers, and PROSPERO were searched for published studies. Two reviewers independently screened all titles, abstracts, and full texts, extracted data, and assessed quality. The PRISMA 2020 guidelines were followed to improve transparency in the reporting of the review. RESULTS: The search returned 4,094 results; 2,557 records remained after the removal of duplicates and 2,419 were excluded based on titles and abstracts. Of the remaining 138, 12 studies met the inclusion criteria. Five were conducted in the United States, three in Canada, three in the UK, and one in New Zealand. Meta-analysis was inappropriate due to the heterogeneity of study designs. Therefore, a narrative synthesis of the data was undertaken. CONCLUSION: Although peer mentoring has the potential to positively influence activity and participation among ABI survivors, further research is needed to understand the extent of the benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».