Assistive Technology Needs and Measurement of the Psychosocial Impact of Assistive Technologies for Independent Living of Older Hispanics: Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
(1) Knowledge about the assistive technology (AT) needs and psychosocial impact of AT in different populations is needed because the adoption, retention, or abandonment of AT may be influenced by the psychosocial impact that AT has on its users. The aims of this study were to: (a) identify the AT needs of a sample of Hispanic older adults with functional limitations, (b) describe the psychosocial impact of these technologies on the sample's quality of life, and (c) describe the methodological challenges in using the Puerto Rican version of the Psychosocial Impact of Assistive Device Scale (PR-PIADS) with a Hispanic sample. (2) Methods: This study used a cross-sectional design conducted with a sample of 60 participants. Data was collected using the Assistive Technology Card Assessment Questionnaire (ATCAQ) and the PR-PIADS. Data analyses included descriptive statistics and bivariate analysis. (3) Results: The sample's most frequently reported needs for AT devices were in the areas of cooking, home tasks, and home safety activities. The sample reported a positive impact of AT use in their quality of life. Several methodological challenges of the PIADS were identified. (4) Conclusions: The sample has unmet needs for using AT devices to overcome difficulties in daily living activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».