Development of a scale to measure the psychosocial impact of assistive devices: lessons learned and the road ahead
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In this paper the history of the development and validation of the PIADS is reviewed. Assistive devices (ADs) are extremely prevalent forms of health care intervention for persons who have a disability. There is a consensus that the AD field needs a reliable and valid measure of how users perceive the impact of ADs on their quality of life (QoL) and sense of well-being. The Psychosocial Impact of Assistive Devices Scale (PIADS) is a 26 item self-rating scale designed to fill this measurement gap. The challenges that we encountered are described in attempting to adequately conceptualize QOL impact, and operationalize it in a measure suitable for use with virtually all forms of AD. Current efforts to extend the validation of the PIADS are summarized. CONCLUSIONS: The study concludes by suggesting directions for future research and development of the scale. They include a richer examination of its conceptual relationships to other health care and rehabilitation outcome measures, and further investigation of its clinical utility. The PIADS is a reliable and valid tool that appears to have very significant power to predict AD abandonment and retention. It can and should be used both deductively and inductively to build, discover and test theory about the psychosocial impact of assistive technology.
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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 | 0,023 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».