Survey of upper limb prosthesis users in Sweden, the United Kingdom and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As part of the process of improving prosthetic arms, it is important to obtain the opinions of the user population. OBJECTIVES: To identify factors that should be focused on to improve prosthesis provision. STUDY DESIGN: Postal questionnaire. METHODS: The questionnaire was sent to 292 adults (aged 18 to 70 years) with upper-limb loss or absence at five centres (four in Europe) Participants were identified as regular attendees of the centres. RESULTS: This questionnaire received a response from 180 users (response rate 62%) of different types of prosthetic devices. Responses showed that the type of prosthesis generally used was associated with gender, level of loss and use for work (Pearson chi-square, p-values below 0.05). The type of prosthesis was not associated with cause, side, usage (length per day, sports or driving) or reported problems. The findings did not identify any single factor requiring focus for the improvement of prostheses or prosthetic provision. CONCLUSIONS: Every part of the process of fitting a prosthesis can be improved, which will have an effect for some of the population who use their devices regularly. There is, however, no single factor that would bring greater improvement to all users. CLINICAL RELEVANCE: Based on information gained from a broad range of prosthesis users, no single aspect of prosthetic provision will have a greater impact on the use of upper limb prostheses than any other. Efforts to improve the designs of prosthetic systems can cover any aspect of provision.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».