Feasibility of a Systematic, Comprehensive, One-to-One Training (SCOOT) program for new scooter users: study protocol for a randomized control trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobility scooters can facilitate community participation among individuals with mobility limitations. However, accidents are a serious concern with scooter use. Scooter training has been recommended to improve safety, but there are currently few validated programs available. Therefore, we developed a Systematic, Comprehensive, One-to-One Training (SCOOT) program for scooter users. We will conduct a study to evaluate the outcomes produced by the provision SCOOT. METHODS: This feasibility study will use a mixed-methods, rater-blinded, randomized control trial, with a two-step wedge design. The study has two arms: an immediate intervention group, which will receive the intervention directly after baseline assessments, and a delayed intervention group, which will receive the intervention after a 6-week period. Forty participants, who will be stratified based on whether or not participants have previously held a driver's license, will be randomly assigned to each arm. The intervention for this study consists of 6 weeks of one-to-one scooter training by an experienced occupational therapist, who will provide training once or twice per week over the 6 weeks. The primary outcome measure is subjective scooter skills, measured using the Wheelchair Skills Test for scooters. Secondary outcomes include objective scooter skills, confidence, mobility, and satisfaction with selected participation activities. Descriptive measures include cognitive status, functional status, hearing, vision, physical accessibility of the home and community, and visual attention and task switching. Qualitative interviews will be conducted with the first ten willing participants from each group to learn about their scooter use and experiences with SCOOT. DISCUSSION: The results of this study will inform a larger randomized control trial. If the intervention is proven to be effective in this larger study, it may have important implications for policy and practice. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02696213 . Registered on 23 February 2016.
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.
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 | 0,029 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».