Using GPS and Self-Report Data to Examine the Relationship Between Community Mobility and Community Participation Among Autistic Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Community participation of autistic adults is important for health and well-being. Many clinical efforts and interventions aim to enhance community participation in this population. OBJECTIVE: To empirically examine the relationship between community participation and community mobility. DESIGN: A randomized controlled trial using data from baseline and 4- to 6-wk follow-up. SETTING: Community organizations serving autistic adults in Philadelphia. PARTICIPANTS: Sixty-three autistic young adults with data on community mobility and participation from a prior study on public transportation use. OUTCOMES AND MEASURES: Participants were tracked with GPS-enabled cell phones over a 2-wk period. A spatiotemporal data mining algorithm was used to compute the total number of destinations, nonhome destinations, unique destinations, percentage of time spent outside the home, and median daily activity space area from the GPS data. The Temple University Community Participation measure was used to collect self-report data in 21 different areas, and total amount, breadth, and sufficiency of participation were calculated. RESULTS: Moderate and statistically significant associations were found between community mobility and participation variables at baseline and follow-up. However, changes in community mobility were not related to changes in community participation. CONCLUSION: Health policymakers and providers should consider community mobility as a factor that can affect community participation in autistic individuals. Plain-Language Summary: Lower levels of community participation among autistic young adults affect health outcomes and overall quality of life. Community mobility is often a barrier to community participation. An understanding of the relationship between community mobility and community participation can lead to occupational therapists tailoring specific interventions and policies that support autistic young adults to engage in important life activities within the community.
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 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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».