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Enregistrement W1995476006 · doi:10.1097/phm.0b013e318269eceb

How Assistive Technology Use by Individuals with Disabilities Impacts Their Caregivers

2012· review· en· W1995476006 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Medicine & Rehabilitation · 2012
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Public Health Service
Mots-clésAssistive technologyMEDLINEMedicineInclusion (mineral)Health careActivities of daily livingNursingGerontologyPsychologyPhysical therapyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informal caregivers are a critical yet frequently unacknowledged part of the healthcare system. It is commonly presumed that providing assistive technology will decrease the burden of their care provision; however, no review has evaluated the evidence behind this assumption. Therefore, a systematic review was undertaken to evaluate evidence of the impact of assistive technology use by care recipients on their informal caregivers. Data sources included EMBASE, MEDLINE, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Web of Science, PsychINFO, PubMed, and active researchers in this area. Twenty-two studies met the specified inclusion criteria. Collectively, the findings suggest that assistive technology use helps caregivers by diminishing some of the physical and emotional effort entailed in supporting individuals with disability. However, confidence in this causal connection is limited because of the study designs that were used. This undermines the understanding of the impacts of assistive technology use on the users' informal caregivers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,365 · 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