Consensus building for the development of guidelines for recommending mobility service dogs for people with motor impairments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to recent research, mobility service dogs (MSD) improve grasping ability, autonomy in ADL, manual wheelchair propulsion, walking, transfers, psychosocial aspects, reintegration into normal life, and satisfaction with important occupations, and decrease pain in manual wheelchair users' shoulders/wrists. However, it remains a challenge for rehabilitation professionals to recommend MSD for different profiles of neurological disorders. OBJECTIVE: Formulate guidelines to support the decision-making process of rehabilitation professionals recommending MSD. METHODS: Focus groups with MSD experts (7 therapists, 4 trainers, 3 managers, 5 users) responded to four research questions. They had to formulate and prioritize criteria to inform the recommendation of MSD for three clinical cases: A-tetraplegia with powered wheelchair, B-paraplegia with manual wheelchair, and C-ambulatory (incomplete SCI or neurodegenerative disease). RESULTS: For the decision-making process of recommending MSD, six main variables were identified: scientific evidence cited (they are different among clinical cases), added value of MSD compared to other assistive devices (dissimilar among clinical cases), prioritization of personal (7), environmental (8) and canine (6) characteristics, and possible negative consequences in MSD user's life (stigmatization, resilience, care burden, authority or obedience). CONCLUSIONS: The results provide the basis for the development of clinical practice guidelines for occupational therapists and physiotherapists recommending MSD to individuals presenting various profiles of neurological disorders.
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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 | 0,243 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,008 |
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 ».