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Enregistrement W2053081064 · doi:10.1097/phm.0b013e3181909ef9

The Segway for People with Disabilities

2009· article· en· W2053081064 sur OpenAlexaff
Bonita Sawatzky, Ian Denison, Amira Tawashy

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Medicine & Rehabilitation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWheelchairObstaclePhysical medicine and rehabilitationMedicineSpinal cord injuryOutcome (game theory)Physical therapyRehabilitationSignificant differencePsychologyComputer scienceSpinal cordPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The goal of this study was to determine how the Segway compares to clients' current method of mobility in meeting their specific mobility goals. DESIGN: This study included 10 subjects (aged 19-65 yrs) with a wide range of disabilities (e.g., multiple sclerosis, spinal cord injury, and amputee) who were able to walk at least 6 m with or without assistance. Subjects navigated a 25-m obstacle course at our provincial adult rehabilitation center with their current mobility devices and then the Segway. The outcome measures used were the Wheelchair Outcome Measure score and the difference in the time required to complete the obstacle course. RESULTS: There was a significant difference in Wheelchair Outcome Measure score between subjects' current mobility method and using the Segway for client specific goals (P < 0.01); however, there was no significant difference between obstacle course times. CONCLUSIONS: This study has shown that the Segway may be a good device for people with disabilities because it allows them to participate in social and functional activities in a manner that traditional mobility aids do not facilitate as well. However, it does have its limitations and should be considered as just one of the many mobility options offered to people with 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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