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Enregistrement W2125621563 · doi:10.1017/s0714980800002075

Medical and Everyday Assistive Device Use among Older Adults with Arthritis

2002· article· en· W2125621563 sur OpenAlexaff
Deborah Sutton, Monique A. M. Gignac, Cheryl Cott

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEveryday lifeAdaptation (eye)Assistive deviceActivities of daily livingGerontologyMedicinePsychologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This research compared older adults' use of medical assistive devices (ADs) with their use of everyday ADs as a means of managing chronic physical disability. The study also examined whether predisposing, need, and enabling factors were associated with device use in three domains of activity: personal care / in-home mobility, household activities, and community mobility. Participants were 248 adults, aged 55 years and older, with a wide range of disability levels as a result of osteoarthritis. All participants were administered an in-depth, structured questionnaire, as part of a larger study examining older adults' independence and adaptation to chronic physical illness. The results revealed that respondents actively adapted to their disabilities and used a wide range of medical and everyday devices, with everyday devices being reported more than twice as often as medical ADs and the fewest devices overall being reported for community mobility. In general, medical devices were used when subjective and objective need for ADs was considerable. Everyday devices were reported earlier in the trajectory of the disease, at mild and moderate disability levels, and were associated with a broader pattern of adaptation that included planning to avoid problems, exercise, and pacing activities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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