Physiotherapists’ Experiences Using the Ekso Bionic Exoskeleton with Patients in a Neurological Rehabilitation Hospital: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Use of bionic overground exoskeletons to assist with neurological rehabilitation is becoming increasingly prevalent and has important implications for physiotherapists and their patients. Yet, there is a paucity of research about the impact of integrating this technology on physiotherapists' work. The purpose of this study was to explore how the training and implementation of using the Ekso robotic exoskeleton with patients affects physiotherapists' work. An exploratory qualitative study of three physiotherapists working at a neurological rehabilitation centre in Eastern Canada was conducted using one-on-one semistructured interviews in July 2017. Audio recordings were transcribed verbatim, and data was coded and analyzed using thematic analysis. Six themes emerged from the data: developing organizational capacity; ethical use of technology; benefits of the equipment; challenges of the equipment; cognitive workload; and the technological environment. The results suggest that the adoption and integration of bionic exoskeletons into rehabilitation practice is not as simple as training physiotherapists and giving them the device. More research is needed to understand the increased cognitive demands of working with patients using technologically advanced exoskeletons within a dynamic, technology-rich healthcare environment, while managing patient expectations and ethical use.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».