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Enregistrement W4417103393 · doi:10.59910/kjhos.2024.5.2

Application of Occupation-Based Practice 2.0 (OBP 2.0) in Healthcare Settings : A Case Study

2024· article· W4417103393 sur OpenAlexaboutno aff
Jonghyun Kim, Seong-A Lee

Notice bibliographique

Revue건강과 작업과학 · 2024
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careFunction (biology)Balance (ability)State (computer science)Clinical PracticeHealth professionals

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

목적: 본 연구는 작업-기반 실천을 실시하기에 어려운 재활병원에 입원 중인 대상자에게 작업기능장애와 신체기능의 비 교를 통하여 작업치료 임상에서 작업-기반 실천 2.0을 적용한 유용성을 알아보고자 한다. 연구방법: 사전 인터뷰를 통하여 연구 참여에 동의한 만성 뇌졸중 환자 2명을 대상으로 하였다. 작업-기반 실천 2.0을 8 주 동안 주 2회, 회당 30분씩 실시하였고 효과를 확인하기 위해 작업기능장애와 신념대립을 평가하였다. 또한 대상자의 작업수행 문제점을 파악하기 위해 Canadian Occupational Performance Measure(COPM)을 사용하였고, 수행기능을 평가하기 위해 4가지의 평가도구를 사용하였다(Mimi-Mental State Examination; MMSE-K, Manual Function Test; MFT, Berg's Balance Scale; BBS, Modified Barthel Index; MBI). 평가기간은 초기, 중간(4주 후), 최종(8주 후)으로 나누어 진행하였다. 결과: 작업기능장애와 신념대립 평가결과는 작업-기반 실천 중재 이후 더 좋아졌다. COPM 결과는 최종평가와 초기평가 를 비교하여 두 대상자의 작업수행 수행도와 만족도를 점수화했을 때 두 대상자 모두 수행도와 만족도에서 유의한 결과 가 나타났다. 수행기능을 평가하기 위해 실시 한 4가지의 평가도구 결과는 MBI에서만 점수 상승이 나타났고, MMSE-K, MFT, BBS에서는 점수 차이가 없었다. 결론: 작업-기반 실천 2.0은 대상자의 ADL과 작업수행을 증진시키고, 작업 참여에 제한을 주는 요소들을 줄이는 임상적 으로 유용한 중재 방법으로 사용된다.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,447 · 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'étudeÉtude de cas
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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