Predicting interest to use mobile-device telerehabilitation (mRehab) by baby-boomers with stroke
Notice bibliographique
Résumé
<em>Context and purpose:</em> Demand for stroke rehabilitation services are reaching unprecedented levels due to an overall population aging, driven by the aging of the baby-boomer generation. Delivery of rehabilitation via mobile-device technologies may provide advantages towards meeting the increasing demands on the rehabilitation system by providing individuals with rehabilitation services in their homes and communities. The aim of this paper is to gain an understanding of the interest of current baby-boomers with stroke to use mobile-device technology to receive rehabilitation services such as education, assessments and exercise programs (mRehab). <em>Methods:</em> People living in the community with stroke born between 1946 and 1964 (i.e., baby-boomer generation) who participated in a larger telerehabilitation survey were included in this study. Regression modeling was used to evaluate personal, health/disability and technological predictors of interest to use mobile-devices for telerehabilitation. <em>Results and significance:</em> Fifty people with stroke, mean age 62.7 (4.4) years, 58% male, 54.2% with moderate or moderately severe disability were included; 86% had access to a mobile phone or tablet. Regression analysis resulted in statistically significant personal (education, β = 0.29 [95% CI = 0.05 to 1.11], population of residence, β = 0.30 [95% CI = 0.07 to 0.69]), health (comorbid conditions, β = 0.30 [95% CI = 0.02 to 0.20]) technology (ownership, β = 0.26 [95% CI = 0.01 to 0.86] and attitude towards telerehabilitation, β = 0.25 [95% CI = 0.01 to 0.79]) predictors of interest to use mobile-devices for telerehabilitation (R<sup>2</sup> = 33.1%).<br />This study identifies personal, health and technological factors which predict interest of baby-boomers with stroke with ongoing and complex health needs to use mRehab. Health professionals can use this information as they integrate mRehab into their practice and inform future development of mRehab solutions.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».