Impact of a photovoice intervention on fall-related psychological variables, participation levels and quality of life in chronic spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Falling is common after spinal cord injury (SCI). Falls can cause a fear of falling and reduced participation in activities. Interventions that target falls self-efficacy may change fall-related behaviors, such as reduced participation. OBJECTIVE: The primary objective was to investigate the impact of a photovoice intervention on falls self-efficacy in individuals with chronic SCI. The secondary objectives were to examine the effects of photovoice on participation, quality of life, fear of falling and falls. METHODS: Convergent mixed methods study with 34 adults with chronic SCI; 17 used a wheelchair (WC) and 17 ambulated (AM). The six-week, virtual photovoice intervention focused on fall prevention and consisted of photo-assignments, individual interviews and group meetings facilitated by a peer mentor. The primary measures were questionnaires of falls self-efficacy and falling concern. The secondary measures included questionnaires of participation, quality of life and fear of falling, and number of falls. Quantitative data were compared over time for WC and AM groups separately with a repeated measures ANOVA or Friedman's test. Semi-structured interviews and thematic analysis were used to collect and analyze qualitative data. A joint display merged quantitative and qualitative findings. RESULTS: Scores did not change over time for both groups (p≥0.109) with the exception of participation. The AM group's participation scores were significantly improved three months post-intervention (p≤0.028). Overall, divergence between quantitative and qualitative data was observed, with some participants describing improvements in self-efficacy and quality of life. CONCLUSIONS: ClinicalTrials.gov identifier: NCT04864262.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».