Stroke Patients’ Experiences in an Adaptive Healing Room in a Stroke Rehabilitation Unit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study evaluated the user experiences (UX) of stroke patients residing in the adaptive healing room (AHR) and compared them to the UX of patients residing in standard private rooms (SPRs). BACKGROUND: Healing environments in healthcare settings can promote patients' healing processes, outcomes, and psychological well-being. The AHR was designed as a healing environment for stroke patients and has been previously evaluated in laboratory settings. This study was the first to evaluate it in its intended context-a stroke rehabilitation unit. METHODS: The UX of 10 patients residing in the AHR and 15 patients residing in SPRs were collected via structured interviews with a set of open-ended questions and analyzed using quantitative and qualitative methods. RESULTS: The AHR design features (orientation screen, skylight, and nature view) were rated positively by most patients. The skylight emerged as the least favorable. Responses to open-ended questions revealed that UX may be further improved if patients have more control over some of the settings (e.g., light intensity and nature views), and if the system allowed for more stimulation for patients at later stages of their recovery. Additionally, the results suggest that patients in the AHR have better UX than patients in the SPRs. CONCLUSION: The AHR has the potential to improve UX in the stroke rehabilitation unit. Patient feedback can be used to refine the AHR before carrying out clinical trials to assess the effect of the AHR on patient outcomes (e.g., sleep, mood, and length of stay) and stroke recovery.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».