The use of patient-specific measurement instruments in the process of goal-setting: a systematic review of available instruments and their feasibility
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to identify the currently available patient-specific measurement instruments used in the process of goal-setting and to assess their feasibility. METHODS: After a systematic search in PubMed, EMBASE, CINAHL, PsychINFO and REHABDATA, patient-specific instruments were included, structured in a goal-setting practice framework and subjected to a qualitative thematic analysis of feasibility. RESULTS: A total of 25 patient-specific instruments were identified and 11 were included. These instruments can be used for goal negotiation, goal-setting and evaluation. Each instrument has its own strengths and weaknesses during the different phases of the goal-setting process. Objective feasibility data were revealed for all instruments such as administration time, instruction, training and availability. Subjective feasibility could only be analysed for the Canadian Occupational Performance Measure, Goal Attainment Scaling, Self-Identified Goal Assessment and Talking Mats. Relevant themes were that Canadian Occupational Performance Measure and Goal Attainment Scaling were time consuming and difficult for patients with cognitive problems, but they facilitated goal-setting in a client-centred approach. Talking Mats was especially feasible for patients with cognitive and communication impairments. CONCLUSIONS: A total of 11 instruments were identified, and although some had strong points, there is no single good instrument that can be recommended specifically. Applying a combination of the strengths of the available instruments within a goal-setting framework can improve goal setting and tailor it to individual patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle