Getting it “right”: how collaborative relationships between people with disabilities and professionals can lead to the acquisition of needed assistive technology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to examine the impact of a consumer-led equipment and device program [Equipment and Assistive Technology Initiative (EATI) in British Columbia, Canada] from the perspective of program participants. The importance of collaborative assessments for obtaining the right assistive technology (AT) for meeting an individual's needs is discussed in light of the program's participant-centered "Participation Model", or philosophy by which the program is structured. METHOD: A cross-sectional survey with participants and semi-structured interviews were conducted with participants (≥ 18 years) who held a range of disabilities. The survey asked participants to rank their AT and to identify the method by which they obtained the technology [by self, prescribed by a health professional or collaborative (self and professional)]. Interviews addressed participants' opinions about obtaining and using AT. RESULTS: In total, 357 people responded to the survey (17% response rate) and 16 people participated in the interviews. The highest ranking AT was assigned to devices assessed via a collaborative method (self = 31%, practitioner = 26%, collaborative = 43%; χ(2) (16,180) = 39.604, p < 0.001). CONCLUSIONS: Shared decision-making between health professionals and people with disabilities within the assessment process for assistive technology leads to what participants perceive as the right AT. IMPLICATIONS FOR REHABILITATION: Collaborative decision-making can lead to the selection of assistive technology that is considered needed and right for the individual. Person-centered philosophy associated with assistive technology assessment is contributing to attaining "the right" AT.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».