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Enregistrement W3012594047 · doi:10.1080/17483107.2020.1741703

Assistive technology use and unmet need in Canada

2020· article· en· W3012594047 sur OpenAlex
Anna Berardi, Emma Smith, William C. Miller

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaGF Strong Rehabilitation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LegislationPopulationGovernment (linguistics)PaceSample (material)Needs assessmentPsychologyEnvironmental healthMedicineGerontologyGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Around the world, variations and inequities in access to assistive technology (AT) are evident. Development of legislation, policies, and programmes has not kept pace with the increasing demand for AT. Therefore, context-specific needs assessment is required, which can assist in anticipating the accessibility and human support needs of individuals with impairments, and in turn, inform resource allocation and prioritisation of services. The purpose of this cross-sectional study was to describe the current use and unmet needs of AT use in community-dwelling Canadians experiencing activity limitation or participation restriction (disability). DATA AND METHODS: Bootstrapping was used to estimate the prevalence of AT use and unmet needs using data from the 2012 Canadian Survey on Disability (CSD). The total sample size for the CSD was 45,443 individuals. RESULTS: Among the estimated 3,775,920 Canadians with a disability (13.7% of the Canadian population), 3,579,580 used some form of AT. Among these individuals, 3,050,750 use glasses or contact lenses and 1,109,060 use bathroom aids. The results of the study showed that the most common unmet need was for hearing aids (0.86% of the total population), followed by bathroom aids (0.36%). INTERPRETATIONS: This study comes at a time when global attention is focussed on research on access to AT. This study using data from the CSD will serve disability and social policy analysts at all levels of government, as well as associations for persons with disabilities and researchers working in the field of disability policy and programmes.Implication for RehabilitationThe current initiatives on assistive technology, including the World Health Organization's Global Cooperation on Assistive Technology (GATE) project, recognize the substantial gap between the need for and provision of assistive devices. In Canada, for example, as well as in other countries, despite rapid growth in innovation, unmet needs for assistive devices persist and multiple barriers have been reported by individuals in accessing needed assistive devices. A better understanding of the met and unmet needs of assistive technology users can assist in anticipating accessibility and human support needs of individuals with disabilities, and in turn, inform resource allocation and prioritization of services. • The study estimates the prevalence of assistive device use in community dwelling Canadians and describes the unmet needs for assistive devices of Canadians with activity limitation (disability).• This study provides evidence on the use and unmet assistive technology needs for disability and social policy analysts at all levels of government, as well as associations for persons with disabilities and researchers working in the field of disability policy and programmes.• The results of this study can be used for planning and evaluating services, programmes and policies for Canadian adults with disabilities to help enable their full participation in society.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,315 · 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