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Enregistrement W4392947166 · doi:10.23736/s1973-9087.24.08188-7

Development of core sets for deafblindness: an international expert survey on functioning and disability of individuals living with deafblindness using the International Classification of Functioning, Disability, and Health

2024· article· en· W4392947166 sur OpenAlexafffund
Walter Wittich, Shirley Dumassais, Atul Jaiswal, Abinethaa Paramasivam, Shreya Budhiraja, Ricard LOPEZ, Sarah Granberg

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Physical and Rehabilitation Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensBruyèreSanté MontérégieUniversité de MontréalCentre intégré de santé et de services sociaux de la Montérégie-CentreCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-Mackay
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésInternational Classification of Functioning, Disability and HealthMedicinePopulationActivities of daily livingGerontologyPsychologyApplied psychologyRehabilitationPsychiatryPhysical therapyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The development of International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF) Core Sets greatly enhances the global recognition of health conditions, thereby advancing research, education, and care provision. Aside from the work of researchers, and the viewpoint of persons with lived experience, the development of Core Sets for deafblindness needs to include the viewpoints of professionals with expertise unique to this condition. AIM: To represent the perspective of health and social service expert professionals in the development of ICF Core Sets for deafblindness. DESIGN: Cross-sectional cohort study. SETTING: Global online survey representing all six regions of the World Health Organization. POPULATION: One hundred and five professionals providing and health or social service to individuals living with deafblindness with a minimum of 2 years of work experience with this population. METHODS: An online survey was distributed through professional networks and social media for individuals working with persons living with deafblindness. Demographic items were summarized using descriptive statistics. Six open-ended questions explored the perceptions of body functions and structures that influence activities and participation, as well as environmental and personal factors that facilitate functioning. Data were linked to the ICF codes using established linking rules and procedures. RESULTS: The 2934 survey response units were linked using IFC categories. Of the 421 unique categories, 133 were used by 5% or more of respondents. Most categories within the Activities and Participation component were equally emphasized. The most frequent Environmental factors were support and relationships, services, systems, and policies, as well as and the physical environment (e.g., hearing aids or noise). Mental functions, including higher level cognitive functions, temperament and personality were frequently emphasized. CONCLUSIONS: Almost three quarters (73.3%) of the entire ICF classification categories were included in the expert survey results. This proportion emphasizes the importance of a multidimensional tool, such as the ICF, for assessing functioning and health for persons with deafblindness. CLINICAL REHABILITATION IMPACT: The representation of this professional perspective in Core Set development will improve standardized assessment and documentation, intervention planning, and facilitate interprofessional communication with the goal of improving person-centered care for persons living with deafblindness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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