The abandonment of assistive technology in Italy: a survey of National Health Service users.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was an extension of research which began in the Umbria region in 2009. AIM: To investigate the extent to which assistive technology (AT) has been abandoned by users of the Italian National Health Service (ULHS) and the reasons for this. DESIGN: Observational study. SETTING: Users who received a hearing device (HD) or mobility device (MD) by ULHS between 2010 and 2013. POPULATION: 749 out of 3,791 ULHS users contacted via telephone completed the interview: 330 (44.06%) had a HD and 419 (55.94%) a MD. METHODS: Data were collected using a specially developed telephone interview questionnaire including the Italian version of the Quebec User Evaluation of Satisfaction with AT (QUEST 2.0) and Assistive Technology Use Follow-up Survey (ATUFS). RESULTS: 134 users (17.9%) were no longer using their assigned AT device within seven months of issue and 40% of this group reported that they had never used the device. Duration of use (for how long the AT device was used before abandonment) and satisfaction with service delivery did not predict AT abandonment. People who received a HD where more likely to abandon their device (22.4%) than those who received a MD (14.4%). CONCLUSIONS: Abandonment may be due to assignment of inappropriate devices or failure to meet user needs and expectations. These findings are consistent with previous data collected by Federici and Borsci in 2009. Utility of AT in use, reasons of abandonment, and importance of device and service satisfaction for the use or non-use of an AT are presented and discussed. CLINICAL REHABILITATION IMPACT: AT abandonment surveys provide useful information for modelling AT assessment and delivery process. The study confirms the relevance of person centredness approach for a successful AT assessment and delivery process.
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.
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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle