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Enregistrement W1974681208 · doi:10.3109/17483107.2014.907367

A description of manual wheelchair skills training: current practices in Canadian rehabilitation centers

2014· article· en· W1974681208 sur OpenAlexafffundabout
Krista L. Best, François Routhier, William C. Miller

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationGF Strong Rehabilitation CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWorld Health Organization
Mots-clésWheelchairRehabilitationDemographicsTraining (meteorology)Manual wheelchairPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedical educationMedicinePhysical therapyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To describe current practices for manual wheelchair (MWC) skills training in Canadian rehabilitation centers. METHODS: An online survey was sent to practice leaders in occupational (OT) and physical therapy (PT) at 87 Canadian rehabilitation centers. Responses were solicited from individuals who could report about wheelchair skills training at facilities with at least 10 beds designated for rehabilitation. Thirty-four questions asked about: (1) demographics, (2) components of MWC training, (3) amount of MWC skills training, (4) use of validated programs and (5) perceived barriers to using validated programs. Data were analyzed using summary statistics. RESULTS: About 68/87 responses were received primarily from OTs (42/68). Basic MWC skills training (e.g. wheel-locks) was consistently part of clinical practice (45/68), while advanced skills training (e.g. curb-cuts) was rare (8/68). On an average, 1-4 h of training was done (29/68). Validated training programs were used by 16/68, most of whom used them "rarely" (7/16). Common barriers to using validated programs were lack of time (43/68) and resources (39/68). CONCLUSIONS: Learning to use a wheelchair is important for those with ambulation impairments because the wheelchair enables mobility and social participation. Providing opportunities for advanced wheelchair skills training may enhance mobility and social participation in a safe manner. Implications for Rehabilitation There is evidence confirming the benefits of a validated wheelchair skills program, yet most clinicians do no not use them. A variety of perceived barriers may help to explain the limited use of existing programs, such as time, resources and knowledge. Effective knowledge translation efforts may help alleviate some of these barriers, and novel wheelchair training approaches may alleviate some burden on clinicians to help accommodate the increasing number of older wheelchair users.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,347 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations116
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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