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Enregistrement W4401588317 · doi:10.20944/preprints202407.2557.v1

Exploring Social Participation Among Adults with Spinal Cord Injury During the Second Wave of the COVID-19 Pandemic in Canada

2024· preprint· en· W4401588317 sur OpenAlexaboutno aff
Noémie Fortin-Bédard, Naomie-Jade Ladry, David Bouchard, Caroline Rahn, Jaimie Borisoff, Shane N. Sweet, Kelly P. Arbour‐Nicitopoulos, François Routhier, Krista L. Best

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSpinal cord injurySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineVirologyPolitical scienceSpinal cordPathologyPsychiatryOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The COVID-19 pandemic challenged people with spinal cord injury (SCI) regarding a variety of mental and physical issues. New challenges may arise as the effects of the pandemic continue. The objective of the present study was to explore the social participation of Canadians with SCI during the second wave of COVID-19. Methods: Participants with SCI from two Canadian provinces (Quebec and British Columbia) were interviewed. Results: Eighteen participants completed interviews. Facilitators of social participation remain similar since the first wave of COVID-19, such as the use of technology, help received by relatives and the use of delivery services to obtain groceries and other essentials. Obstacles to mobility due to winter conditions and lack of considerations related to COVID-19 public health measures specific to wheelchair users were also discussed by participants. Conclusions: People with SCI perceived participation restrictions, little changes in life habits, and uncertainty about the future during the second wave of COVID-19. The unique living conditions of people with SCI, ability to adapt life habits, and the lived experiences of people with SCI may have contributed to an overall resilience during the pandemic. Adaptive families, social contacts and technology made a difference during the pandemic.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,349
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,084 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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