Powered Mobility for Middle-Aged and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the outcomes of power mobility devices for middle-aged and older adult users, and to critically appraise the research evidence. DESIGN: Systematic review of primary source studies involving adults aged 50 and over using power mobility devices (1996-2007). Articles were (i) mapped to the Taxonomy of Assistive Technology Device Outcomes, which describes categories of impact of assistive devices from the vantages of effectiveness, social significance, and subjective well-being; and (ii) appraised using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation criteria. RESULTS: This review retained 19 studies and identified 52 different categories of impacts of power mobility devices spanning the three vantages of the taxonomy. The coverage of outcome dimensions was not as extensive for adults age 50 and over as it was for mixed-age groups. Most of the research designs were assigned very low evidence grades. Three studies were low to moderate in quality of evidence, among which one was a randomized trial. CONCLUSIONS: A vast array of potential impacts of powered mobility devices have been described in the last decade. The level of quality of this evidence is improving, but most of these studies were not designed to verify causal relationships, and this is largely responsible for the absence of unequivocal evidence for directly attributing benefits to devices themselves and for quantifying relationships between power mobility device intervention and outcome. To raise the level of evidence about power mobility device interventions in older adults, studies are needed that use prospective designs, better-defined user groups, and well-grounded conceptual frameworks for measuring interventions and outcomes.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».