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Record W7023544051

Partizipation und Umwelt von Kindern und Jugendlichen erfassen : die kulturell adaptierten deutschsprachigen Participation and Environment Measures (PEM-CY und YC-PEM) in der Anwendung

2023· article· de· W7023544051 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueZürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften digital collection (Zurich University of Applied Sciences) · 2023
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicCerebral Palsy and Movement Disorders
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsConsensus conferenceChristian ministry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Spätestens seit Einführung der an Kinder und Jugendlichen angepassten Version der internationalen Klassifikation Internationalen Klassifikation der Funktionsfähigkeit, Behinderung und Gesundheit (ICF-CY) (WHO, 2007) gehören Aktivitäten und Partizipation von Kindern und Jugendlichen zu den wichtigen Parametern für erfolgreiche Rehabilitation und Unterstützung von Kindern und Jugendlichen mit herausfordernden Lebensumständen wie körperliche Beeinträchtigungen, psychischen Belastungen oder sozio-öekonomisch schwierigen Bedingungen. Die ICF beschreibt zusätzlich Umweltfaktorenfaktoren, die Partizipation unterstützen oder behindern. Die Begrifflichkeiten der ICF haben bereits Eingang in das SGB V "Gesetzliche Krankenversicherung" und das SGB IX "Rehabilitation und Teilhabe behinderter Menschen" gefunden. Auch die "Rehabilitations-Richtlinie" des Gemeinsamen Bundesausschusses ist bereits auf der Grundlage der ICF konzipiert worden. Um Rehabilitationsziele, unterstützende Massnahmen und die erreichten Veränderungen klinisch erfassen zu können, sind partizipationsbasierte Assessments unumgänglich. Sie müssen leicht anwendbar sein, optimalerweise auch die Umwelt und das Umfeld erfassen und die wichtigen Bezugspersonen von Kindern und Jugendlichen, meistens Eltern, mit in den Erfassungs- und Zielprozess einbeziehen. In den letzten Jahren wurde im anglikanischen Kontext mehrere dafür geeignete Assessments entwickelt, aber um diese im Deutschsprachigen Raum anwenden zu können, benötigt es neben Übersetzung auch eine kulturelle Adaptation, da sowohl Partizipation als auch Umfeld kulturell bedingt sind. Der Vortrag stellt zwei Assessments vor, die von CanChild an der McMaster Universität in Toronto entwickelt und vertrieben werden. Der PEM-CY (Participation and Environment Measure – Child and Youth Version) erfasst Partizipation und Umfeld im Alter von 5-17 Jahren in den Bereichen zu Hause, Schule und Gesellschaft. Analog dazu erfasst der YC-PEM (Young Children Participation and Environment Measure) Partizipation und Umfeld von Kindern zwischen 0 und 5 Jahren. Beide Assessments werden von Eltern ausgefüllt und erfassen gleichzeitig elterliche Veränderungswünsche und Strategien, die Eltern unternehmen, um die Partizipation ihrer Kinder zu unterstützen. PEM-CY und YC-PEM wurden von Gruppen Fachpersonen und Eltern aus drei deutschsprachigen Ländern für den deutschen Kulturraum adaptiert. Der Vortrag stellt kurz diese Adaptationsprozess und die daraus erworbenen Erkenntnisse vor. Da Partizipation und Umwelt nicht normativ sind, ermitteln PEM-CY und YC-PEM keine normativen Werte. Trotzdem sind beide Assessments geeignet, sowohl individuelle als auch gruppenspezifische Partizipationsmuster zu beschreiben. Der Vortrag geht deshalb auch kurz auf psychometrische Aspekte in beiden Assessments ein. Den Abschluss bilden Beispiele, wie PEM-CY und YC-PEM in der Praxis, klinisch und für die Forschung verwendet werden und lädt dazu ein, diese auch im deutschsprachigen Raum anzuwenden.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.051

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.018
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.242 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
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