Barriers and Facilitators to the Social Participation of Individuals Aging with a Long-Term Neurological Disability: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Supporting the social participation of individuals aging with long-term neurological disabilities is key to healthy aging. However, knowledge about the factors influencing their social participation remains limited and fragmented. Following the Joanna Briggs Institute methodology, this scoping review synthesized and integrated knowledge regarding the barriers and facilitators to the social participation of individuals aging with long-term neuro-disabilities. A search in four databases (MEDLINE, CINAHL, PsycInfo, and EMBASE) resulted in 18 studies involving 2587 participants with nine neurological conditions: stroke, multiple sclerosis, spinal cord injury, traumatic brain injury, aphasia, post-polio syndrome, spina bifida, cerebral palsy, and muscular dystrophy. A total of 38 barriers, 25 facilitators, and 4 factors with mixed influence to social participation were identified. Key reported barriers included the organic system (e.g., fatigue or pain) and macro environments (e.g., inaccessible built environment). The most common facilitators involved physical dimensions in personal factors (e.g., good physical functions) and micro-environments (e.g., supportive social environment). This review highlights the need for accessible infrastructure and community support to promote inclusivity and equity. Future research should focus on community-level factors and mixed study designs to provide robust evidence to improve social participation and healthy aging in this vulnerable population.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».