MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7029440677

Investigation of the Activities and Participation of Nursing Home Residents: A Pilot Study

2013· article· en· W7029440677 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLibraries and Information Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBathingActivities of daily livingNursing homesDepression (economics)Reading (process)Independence (probability theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study was conducted to evaluate the activity levels and independence of the individuals residing at a nursing home and to determine their participation in activities. Material and Methods: Mini Mental State Examination (MMSE), Geriatric Depression Scale, Canadian Occupational Performance Measure (COPM), Functional Independence Measure (FIM) were administered to the residents. Results: The total FIM score was found 119.13±13.73. It has been found that according to COPM the mean activity performance score was 6.48±2.96; satisfaction from performance’s score was 6.08±2.92. 31 people said that the performance areas that they had the most problem were as follows: 23% walking (performance score (ps): 3.89; satisfaction score (ss): 3.80), 19% bathing (pp: 4.17; ss: 4.00), 16% performing prayer (ps: 4.1; ss: 4.6), reading book (ps:5.2; ss: 4.2), 13% reading newspaper (ps: 4.6; ss: 5.75), 9% visiting friends (ps:4; ss: 4.2), chatting (ps: 4.5; ss: 3.8), watching tv (ps: 4.7; ss: 4.7, 6% puzzle-solving (ps: 5.5; ss: 6), gardening (ps:3.5; ss: 3), travelling (ps:6; ss: 4.5, jewellery design(ps:6.5; ss: 6.5), painting (ps:5.5; ss: 7.5). conclusion: In our study, it was found that within self-care activities, bathing was the activity that bothered the nursing home residents the most. Other activities are leisure-time activities. We found the nursing home provided a good level of self-care activities, but leisure-time activities needed to be configured emphasizing an individual-centred approach

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,155 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDergiPark (Istanbul University)Même sujetLibraries and Information ServicesTravaux en français237 207