09 Body image in youth and adolescents with CP living in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Body image research in young people with physical disabilities like cerebral palsy (CP) has received very little attention. Body image is a central theme in adolescence, and one may hypothesize that being a youth with CP would weigh particularly heavily on a child’s self-perception. Objectives The goal of this pilot project is to understand the perspectives of children and adolescents with CP (of all communication abilities and GMFCS levels) to learn about their perspective on body image. Design/Methods Our study includes quantitative data (using the KIDSCREEN-52 questionnaire) of quality of life (QOL) measures, along with qualitative interview data summarized with thematic analysis. Our data is augmented with input from siblings (without CP) of our primary participants to represent a control group in the same family unit. Results Twelve youths with CP (7 male, 5 female) filled out questionnaires and sat for an interview. The portion of the questionnaire that was most valuable for our interpretation focused on self-perception, with a higher score representing a more positive body image. The average score among our participants with CP was 17.93 / 25 (SD 4.73), and for those without CP; 18.62 / 25 (SD 5.45). Other differences included higher scores for males compared to females, and higher scores for those ≤13yo compared to 14-18yo. Interviews with participants uncovered themes of functional capability, the wish to reduce burden on family members, pride in the CP identity, and mixed desirability of media representation. Conclusion Within our study bounds, there is greater difference between age groups and genders than there is between those with CP and not. Interviews reveal the recurring theme of functional capacity connected to positive self-image, which may be considered justification for interventions. This data provides positive insight from youth with CP, and simultaneously could relieve the concerns of caregivers who may feel that a child with CP is especially vulnerable to negative self-image.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».