MAPx (Mobility Aid Personalization): examining why older adults “pimp their ride” and the impact of doing so
Notice bibliographique
Résumé
We all do this. We personalize things. We buy leopard-printed seat covers and fuzzy dice for our cars, and display action figures and photographs in our offices. Studying older adults who have extended this process of personalization to their mobility devices, the purpose of the mobility aid personalization (MAPx) project is to examine MAPx and its impact on the health and mobility of older adults. Using a qualitative research design, field observations and interviews were conducted with 72 older adults to gain an in-depth understanding of device customization from an emic (insider's) perspective. Findings illustrate that older adults personalize their devices for reasons of fun, function and fashion. MAPx - the process of purposefully selecting or modifying a mobility device to suit individual needs and preferences - was also found to promote health and mobility by encouraging device acceptance, increasing social participation, enhancing joy and preserving identity. MAPx makes an important contribution to our understanding of the complex relationship between older adults and assistive devices and provides a new approach to some old problems including falls, inactivity and social isolation. Encouraging MAPx is a promising rehabilitation strategy for promoting health and community mobility among the older adult population. Implications for Rehabilitation Personalizing an assistive device facilitates device acceptance, promotes health and well-beingand should be supported and encouraged in rehabilitative care. Choice, variety and access are critical aspects of assistive devices; vendors, manufacturers andpractitioners should work together to provide clients with a greater range of affordable optionsfor new devices. Function is more than mechanical or physical; social factors including social identity, stigma andsocial roles must be adequately considered and explicit in rehabilitative practice.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,024 |
| 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 ».