The challenges of travelling after stroke have dramatically reduced my quality of life - a survey of a neglected traveller population
Notice bibliographique
Résumé
Background: The tourism and holiday industries are multi-million dollar businesses and travellers with a disability are a diverse, neglected traveller population. Research into accessible or inclusive travel is in its infancy and there is limited research after stroke. Aims: To explore the travel experiences, motivations, patterns, and attitudes of stroke survivors. Methods: A cross-sectional survey collected demographic information, self-rated health, stroke-related information, travel patterns, modified Canadian Occupational Performance Measure, and included travel specific questionnaires. Results: Thirty-five stroke survivors (mean age 56.6 years) responded, four received assistance to complete the survey, and global disability scores ranged from none to moderately severe. Travel patterns changed significantly post-stroke including day trips through to long haul overseas travel (p < .001). The importance of travel was rated 7.8 out of 10, self-rated performance was 6.8, and satisfaction was 5.7. Performance was associated with self-rated health (rs = .519, p = .001) and global disability score (rs = -.444, p = .008). Satisfaction was associated with self-rated health (rs = .527, p = .001). Participants travelled to: places where they felt safe and secure; visit friends and relatives; be in control and free; and escape their usual environments. Reported attitudes and experiences of travel suggest they expected, and then experienced, challenges with access, requiring assistance of others, and difficulty obtaining travel insurance. Conclusion: Stroke survivors experience challenges in travel, consider travel important and are not satisfied with current performance. Personal and environmental factors influence this outcome and further research is required to co-develop solutions.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».