Adult Scandinavians’ use of powered scooters: user satisfaction, frequency of use, and prediction of daily use
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate user satisfaction with characteristics of powered scooters (scooters), frequency of use, and factors predicting daily scooter use. DESIGN: Cross-sectional. SAMPLE: Adult scooter users (n = 59) in Denmark and Norway, mean age 74.5 (standard deviation 12.3) years. METHODS: Structured face-to-face interviews. The NOMO 1.0, the Quebec User Evaluation of Satisfaction with assistive devices (QUEST 2.0), and a study specific instrument were used to collect data. Descriptive statistics were applied, and regression analyzes were used to investigate predictors for daily scooter use. The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) served as a framework for classifying variables and guiding the investigation. RESULTS: Satisfaction with the scooter characteristics was high with most participants being very satisfied or quite satisfied (66.1-91.5%). Most scooters were used daily (36.2%) or several times a week (50.0%). User satisfaction with safety of the scooter [odds ratio (OR) = 11.76, confidence interval (CI) = 1.70-81.28] and reduced balance (OR = 5.63, CI = 0.90-35.39) increased the likelihood of daily use, while reduced function in back and/or legs (OR = .04, CI = 0.00-0.75), tiredness (OR = .06, CI = 0.01-0.51), and increased age (OR = .93, CI = 0.87-1.00) reduced the likelihood of daily use. 52.8% of the variance was explained by these variables. CONCLUSIONS: User satisfaction was high, and most scooters were used frequently. User satisfaction with safety, specific functional limitations and age were predictors for daily scooter use. Implications for Rehabilitation Scooters seem to be a beneficial intervention for people with mobility impairment: user satisfaction and frequency of use are high. Users' subjective feeling of safety should be secured in the service delivery process in order to support safe and frequent scooter use. Training of scooter skills should be considered in the service delivery process.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».