Mobility of wheelchair users: a proposed performance assessment framework
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Few standardized outcome measures used in the clinical assessment of wheelchair user performance assess or document all the factors that influence mobility. This article presents a conceptual framework that suggests a more all-encompassing view of wheelchair mobility performance assessment. METHOD: After determining, through a survey of the literature, which factors influence wheelchair mobility, a conceptual framework was proposed. Outcome measures of wheelchair mobility were then surveyed. An analysis of these assessment tools allowed factors to be determined that were considered in the clinical assessment of wheelchair mobility performance. A comparison of these led to observations being drawn, which could allow the development of a valid and reliable standardized outcome measure to be used in clinics. RESULTS AND CONCLUSION: Future improvements to the clinical assessment of wheelchair mobility performance should focus on developing an assessment tool considering all categories of factors influencing wheelchair mobility. These categories are the user's profile, the wheelchair, the environment, the daily activities and social roles and the assessment and training received. A controlled-environment outcome measure using a standardized obstacle course with fundamental situations would allow rehabilitation therapists to evaluate clients for the selection of a wheelchair and to document their progress during training. This tool should make it possible to extrapolate the results and thereby apply them to daily activities and social roles.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».