The Purdue Pegboard test: normative data for older adults with low vision
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The usability of assistive technologies depends, in part, on the user's ability to manipulate the device. In the context of aging and visual impairment, the visibility of any device and its components becomes crucial, and often users rely on tactile information in order to overcome visibility barriers. The purpose of this study was to establish performance norms for older adults with low vision on a common measure of manual dexterity: the Purdue Pegboard Test. Method The Purdue Pegboard was completed visually with the dominant, non-dominant and both hands by 134 older adults (age 60-97) with various levels of low vision, ranging from 20/30 to 20/604 in the better eye. Results Scores decreased significantly as age increased. In addition, performance using the dominant hand was generally best. Compared to previously published values, scores were lower than the norms for healthy older adults as well as those for younger visually impaired individuals. Conclusions The present values for older adults with low vision add to the already existing standards and allow for comparison among future studies with this population. Systematic examination of manual dexterity in low vision clients will enable rehabilitation specialists to make more informed recommendations in terms of usable low-vision devices. Implications for rehabilitation Older adults with visual impairment often rely on tactile cues when using assistive devices. The Purdue Pegboard provides a systematic evaluation of manual dexterity, whereby age norms exist for older adults and for visually impaired younger adults. We present normative data on the Purdue Pegboard test for older adults with low vision in order to facilitate comparison of performance. Systematic evaluation of manual dexterity will inform whether some assistive devices are suitable for older adults with a visual impairment.
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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 | 0,000 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».