A Conceptual Framework of Outcomes for Caregivers of Assistive Technology Users
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and validate the content of a conceptual framework concerning outcomes for caregivers whose recipients are assistive technology users. DESIGN: The study was designed in four stages. First, a list of potential key variables relevant to the caregivers of assistive technology users was generated from a review of the existing literature and semistructured interviews with caregivers. Second, the variables were analyzed, regrouped, and partitioned, using a conceptual mapping approach. Third, the key areas were anchored in a general stress model of caregiving. Finally, the judgments of rehabilitation experts were used to evaluate the conceptual framework. RESULTS: An important result of this study is the identification of a complex set of variables that need to be considered when examining the experience of caregivers of assistive technology users. Stressors, such as types of assistance, number of tasks, and physical effort, are predominant contributors to caregiver outcomes along with caregivers' personal resources acting as mediating factors (intervening variables) and assistive technology acting as a key moderating factor (effect modifier variable). CONCLUSIONS: Recipients' use of assistive technology can enhance caregivers' well being because of its potential for alleviating a number of stressors associated with caregiving. Viewed as a whole, this work demonstrates that the assistive technology experience of caregivers has many facets that merit the attention of outcomes researchers.
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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 | 0,035 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».