MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2996112712 · doi:10.1080/17483107.2019.1696898

Design and usability evaluation of COOK, an assistive technology for meal preparation for persons with severe TBI

2019· article· en· W2996112712 sur OpenAlexafffundabout
Stéphanie Pinard, Carolina Bottari, Catherine Laliberté, Hélène Pigot, Marisnel Olivares, Mélanie Couture, Sylvain Giroux, Nathalie Bier

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité de SherbrookeCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésUsabilityContext (archaeology)Meal preparationRehabilitationPopulationCognitionPsychologyMedicineApplied psychologyGerontologyPhysical therapyComputer scienceEnvironmental healthPsychiatryHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: In Canada, 100,000 people suffer a traumatic brain injury (TBI) every year. The prevalence of moderate to severe TBI is highest for young men, who will live an average of 50 years with this chronic condition associated with physical, emotional and cognitive deficits. Meal preparation, a complex activity with high safety risks, is one of the most significant activities impacted by TBI. Technology shows great promise to support their overall functioning, but no context-aware technology is available to support meal preparation for this population. The main goal of this study was to design and test a technology to support meal preparation with and for persons with severe TBI living in a supported-living residence. METHODOLOGY: As part of a transdisciplinary technology project linking rehabilitation and informatics, COOK (Cognitive Orthosis for coOKing) was designed with and for future users and stakeholders with a user-centred design methodology. COOK was implemented in three participants' apartments, and its usability was evaluated at 1, 3 and 6 months post-implementation. RESULTS: COOK is a context-aware assistive technology consisting of two main systems: security and cognitive support system. After implementation of COOK, participants were able to resume safe preparation of meals independently. Usability testing showed good effectiveness and an acceptable level of satisfaction. CONCLUSION: COOK appears promising for rehabilitating clients with cognitive disabilities, improving safety in a home environment, and diminishing the need for human supervision. Future studies will need to explore how COOK can be adapted to a broader TBI population, other environments, and other clienteles.Implications for rehabilitationThis paper presents a promising context-aware assistive technology for cognition designed with and for clients with severe brain injury to support their independence in meal preparation;COOK, (Cognitive Orthesis for coOKing) is the first cooking assistant in which evidence-based cognitive rehabilitation interventions have been translated into smart technological assistance, to support cognition and ensure safety in a real-life context;Its context-aware characteristic ensures that users receive the assistance they need at the right time and at the right moment.The long-term perspective regarding the use of COOK in clinical practice is promising as this technology has the potential of becoming an additional means of supporting the rehabilitation of people with cognitive impairments and becoming part of a comprehensive solution to help them live at home more independently.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDisability and Rehabilitation Assistive TechnologyMême sujetTraumatic Brain Injury ResearchTravaux en français237 207