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Enregistrement W2014512852 · doi:10.1177/000841740807500308

The Wheelchair Procurement Process: Perspectives of Clients and Prescribers

2008· article· en· W2014512852 sur OpenAlexafffundvenue
W. Ben Mortenson, William C. Miller

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésWheelchairProcess (computing)BusinessProcess managementProcurementPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineComputer scienceMarketingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increasing choices in assistive technology have made the process of procuring a wheelchair more complex and challenging. PURPOSE: To explore the intricacies of the procurement process from the perspectives of clients and therapists. METHODS: Thirty-four participants were interviewed, including 13 wheelchair prescribers, 14 wheelchair users, and 7 wheelchair associates (family members and caregivers). FINDINGS: Analysis revealed five main themes. "Who decides?" described varying degrees of client involvement in the procurement process. "Expert knowledge" reflected the expert knowledge that all parties possessed. "Form versus function"captured the primary and, at times, conflicting outcomes that participants wanted to achieve. "Fitting in" depicted the environmental factors that affected wheelchair procurement. "(Re)solutions" illustrated strategies that participants felt improved the process. IMPLICATIONS: This study reveals clients' experiences with wheelchair procurement, identifies potential issues therapists may encounter, and suggests possible remedies they might consider when prescribing wheelchairs within a client-centred framework.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations66
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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