Different operationalizations of the capability approach in evaluating rehabilitation for persons with neuromuscular diseases: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The capability approach (CA) is increasingly used in healthcare, but its use in evaluating interventions remains challenging. Therefore, in the Rehabilitation and Capability care for patients with Neuromuscular diseases (ReCap-NMD) study, we conducted a mixed-methods analysis to evaluate how rehabilitation affects capabilities of persons with facioscapulohumeral muscular dystrophy or myotonic dystrophy type 1. We explored whether different operationalizations of the CA yield different results to draw lessons about its use in evaluating rehabilitation. MATERIALS AND METHODS: We compared semi-structured interviews with the ICEpop CAPability measure for Adults (ICECAP-A) and the Canadian Occupational Performance Measure (COPM) in evaluating changes in capabilities of 26 participants during rehabilitation. Based on interviews, participants were categorized as having worsened, unchanged, or improved capabilities. Quantitative analyses (descriptive statistics, Wilcoxon's signed rank tests, Kruskal-Wallis tests) and qualitative comparisons of interview-based categories with ICECAP-A and COPM scores were conducted to identify differences. RESULTS: Participants categorized as having improved capabilities had also higher COPM follow-up scores, while their ICECAP-A scores were unchanged. Changes related to work, energy management, and disease progression anticipation were not captured by the ICECAP-A. CONCLUSIONS: By using a mixed-methods approach, we captured changes in capabilities that occurred during rehabilitation for persons with neuromuscular diseases.
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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 | 0,082 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».