Intelligent power wheelchair use in long-term care: potential users’ experiences and perceptions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Long-term care (LTC) residents with cognitive impairments frequently experience limited mobility and participation in preferred activities. Although a power wheelchair could mitigate some of these mobility and participation challenges, this technology is often not prescribed for this population due to safety concerns. An intelligent power wheelchair (IPW) system represents a potential intervention that could help to overcome these concerns. The purpose of this study was to explore a) how residents experienced an IPW that used three different modes of control and b) what perceived effect the IPW would have on their daily lives. MATERIALS AND METHODS: We interviewed 10 LTC residents with mild or moderate cognitive impairment twice, once before and once after testing the IPW. Interviews were conducted using a semi-structured interview guide, audio recorded and transcribed verbatim for thematic analyses. RESULTS: Our analyses identified three overarching themes: (1) the difference an IPW would make, (2) the potential impact of the IPW on others and (3) IPW-related concerns. CONCLUSIONS: Findings from this study confirm the need for and potential benefits of IPW use in LTC. Future studies will involve testing IPW improvements based on feedback and insights from this study. Implications for rehabilitation Intelligent power wheelchairs may enhance participation and improve safety and feelings of well-being for long-term care residents with cognitive impairments. Intelligent power wheelchairs could potentially have an equally positive impact on facility staff, other residents, and family and friends by decreasing workload and increasing safety.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».