Environmental control systems – the experiences of people with spinal cord injury and the implications for prescribers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Environmental control systems (ECSs) can potentially influence comfort, safety, security and independence for people with severe impairment from spinal cord injury (SCI). This study, aimed at informing prescription practises, investigated ECS prescription and utilisation from the consumer perspective. METHODS: Qualitative inquiry, through 15 semi-structured interviews, explored the perspectives of people with high level SCI who use ECSs. Data were coded and clustered to provide a description of their perspectives and interpret lessons for prescribers. RESULTS: The data were grouped into six coding clusters related to readiness to engage, training, autonomy, utility, utilisation and attitudes towards the ECS. Data revealed variability in readiness to embrace ECSs during rehabilitation, some frustration related to setting up systems and instances of ECSs not being used to their full potential. Some highly motivated participants found reward through perseverance. All participants valued having some level of autonomy and personal security. Significant implications for prescribers are described. CONCLUSIONS: Understanding the influence of factors related to devices, personal characteristics and individual context on ECS usage can guide clinicians in prescription and training processes to facilitate maximum and ongoing benefit from ECSs. A culture of follow-up and evaluation is to be encouraged. Implications for Rehabilitation A variety of factors may influence whether a person with severe impairment from spinal cord injury fully utilises and persists with using an environmental control system (ECS). Findings from this study illustrate the importance of client readiness for prescription and the influence of client perceptions of value, convenience and aesthetics on ECS use. Prescribers should seek to understand what each client needs to become engaged and proficient with ECS use. Prescribers should be knowledgeable about suggested ECSs. Prescribers should prepare clients for potential difficulties in establishing reliable ECS use and establish support mechanisms to facilitate perseverance until effective ECS use is established.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».