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Enregistrement W4394892408 · doi:10.1080/17518423.2024.2340454

Utilizing an Environmental Framework to Explore the Acceptability of a Health Promotion Program for Youth with Disabilities

2024· article· en· W4394892408 sur OpenAlexafffund
Meaghan Walker, Gillian King, Toni Lui, Nivatha Moothathamby, Amy C. McPherson

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCerebral palsyHealth promotionCoachingPsychologySpina bifidaPsychological interventionPromotion (chess)Applied psychologyMedical educationDevelopmental psychologyMedicineClinical psychologyGerontologyNursingPublic healthPsychiatryPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored the acceptability of Children and Teens in Charge of their Health (CATCH), a program for children with spina bifida or cerebral palsy to enhance their physical activity and diet. Qualitative interviews were conducted with children (n = 6) and their parents (n = 6) who participated in CATCH. Analysis used an environmental systems framework. Microsystem factors impacting acceptability of the program were: Children’s motivations for change, their age, and their physical health. Mesosystem factors were: Use of virtual coaching and the relationship between coach and child. Macrosystem factors (e.g. Covid-19), did not impact acceptability, but affected some goal attainment strategies. CATCH was broadly acceptable to children and parents and shows promise as a health promotion program tailored to children with disabilities. An environmental systems framework can potentially help other health promotion programs enhance their acceptability and success.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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