Promoting financial empowerment after brain injury: Findings from focus groups
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo cocreate and synthesize financial empowerment ideas for people living with acquired brain injury from multiple perspectives.DesignWe completed a qualitative descriptive study using focus-group methods. Content analysis was guided by deductive categorization across overlapping idea areas of educational products, human-interaction services, and advocacy approaches, followed by inductive idea subcategorization.SettingWe held seven focus groups, five online and two in-person. Participants were recruited via community organization advertisements and convenience sampling. Four researchers analyzed transcripts using a triangulation approach.ParticipantsTwenty-five adults (ages 18+) participated in seven different focus groups: 15 individuals living with acquired brain injury (five groups); 2 close others (one group); and 8 project advisory members (one group). Demographics varied across age, education, and time since injury; most were women.ResultsWe generated 20 idea subcategories for financial empowerment after brain injury. Participants discussed ideas related to advocacy and service ideas more than products, but noted the salience of varied option availability to meet different needs across individuals. Participants living with brain injury identified seven unique ideas compared to the close other group and project advisory group.ConclusionsFinancial empowerment to address economic factors of financial capability and financial well-being after brain injury is important to brain injury rehabilitation, health, and well-being. Including lived experience voices provided unique ideas for addressing financial empowerment. Providing a spectrum of options and addressing contextualization factors could enhance the financial well-being of adults living with brain injury, which can contribute to brain injury recovery and improve community participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».