Assistive Technology for the Upper Extremities After Stroke: Systematic Review of Users’ Needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technical innovations have the potential to compensate for loss of upper-limb motor functions after stroke. However, majority of the designs do not completely meet the needs and preferences of the end users. User-centered design methods have shown that the attention to user perspectives during development of assistive technology leads to devices that better suit the needs of the users. OBJECTIVE: To get more insight into the factors that can bring the design of assistive technology to higher levels of satisfaction and acceptance, studies about user perspectives on assistive technology for the upper limb after stroke are systematically reviewed. METHODS: A database search was conducted in PubMed, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, and Scopus from inception to August 2017, supplemented with a search of reference lists. Methodological quality of the included studies was appraised. User perspectives of stroke survivors, carers, and health care professionals were extracted. A total of 35 descriptive themes were identified, from which 5 overarching themes were derived. RESULTS: In total, 9 studies with information gathered from focus groups, questionnaires, and interviews were included. Barriers and enablers influencing the adoption of assistive technology for the upper limb after stroke emerged within 5 overarching but highly interdependent themes: (1) promoting hand and arm performance; (2) attitude toward technology; (3) decision process; (4) usability; and (5) practical applicability. CONCLUSIONS: Expected use of an assistive technology is facilitated when it has a clear therapeutic base (expected benefit in enhancing function), its users (patients and health care professionals) have a positive attitude toward technology, sufficient information about the assistive technology is available, and usability and practical applicability have been addressed successfully in its design. The interdependency of the identified themes implies that all aspects influencing user perspectives of assistive technology need to be considered when developing assistive technology to enhance its chance of acceptance. The importance of each factor may vary depending on personal factors and the use context, either at home as an assistive aid or for rehabilitation at a clinic.
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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 | 0,020 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».