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Enregistrement W2034812996 · doi:10.1080/10400435.2008.10131934

Tracking Mobility-Related Assistive Technology in an Outcomes Study

2008· article· en· W2034812996 sur OpenAlexaff
Louise Demers, Marcus J. Führer, Jeffrey W. Jutai, Marcia J. Scherer, Isabelle Pervieux, Frank DeRuyter

Notice bibliographique

RevueAssistive Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalWestern UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on Disability and Rehabilitation Research
Mots-clésAssistive technologyTracking (education)Computer sciencePhysical medicine and rehabilitationHuman–computer interactionEngineeringSimulationMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this follow-up study was to describe changes in the mobility-related assistive technology devices (ATDs) that are used from shortly after discharge from a hospital setting until 5-6 months later. One hundred and thirty-nine participants who had one or more mobility ATDs (canes, crutches, walkers, and wheelchairs) that had been recommended during hospitalization were interviewed an average of 5.5 weeks after discharge and an average of 23.2 weeks later. Information about mobility ATD usage was obtained by questionnaire during face-to-face interviews. The SF-36 was used to assess perceived health status, both physical and mental, as an additional outcome. Results show that at follow-up, only 23.3% of participants were using the ATD provided at baseline as their primary aid. Seven distinct groups of participants were noted based on individual experience with ATD use from the time of discharge to follow-up. Those groups varied according to continued versus discontinued use of an ATD, single versus multiple ATD use across time, and primary versus secondary importance attributed to the ATD. The groups also differed in terms of their differential association with rehabilitation diagnosis, age, as well as physical and mental perceived health status. The findings have implications for designing ATD outcome studies and for interpreting the relationship of ATD outcomes to other variables. The information about changes in mobility-related ATDs can also help rehabilitation specialists at the point of device referral target their patients for interventions that will either increase their adherence to device prescriptions or support nondevice strategies for managing disabilities.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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