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Enregistrement W3024386689 · doi:10.1177/0008417420925995

Adaptive Eating Device: Performance and Satisfaction of a Person with Parkinson’s Disease

2020· article· en· W3024386689 sur OpenAlexvenueno aff
Alessandra Cavalcanti, Maíra Ferreira do Amaral, Fabiana Caetano Martins Silva e Dutra, Luísa A. Licursi, Zilda de Castro Silveira

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParkinson's diseasePhysical medicine and rehabilitationPsychologyDiseaseMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND.: Individuals with Parkinson's disease (PD) can experience motor impairments related to their hand-use that restrict participation in daily activities. Feeding is one activity impacted by this health condition. The use of adapted utensils can improve performance and independence in this activity. PURPOSE.: To investigate if a locally designed and made eating-adaptive device helps a person with PD to improve their feeding performance. METHOD.: Single-case ABC-type experimental design. Performance and satisfaction of a 60-year-old man with PD were assessed during feeding tasks in 70 sequential days in three phases. Celeration Line, Two-Standard Deviation Band, and Visual Analysis were the methods used for data analysis. FINDINGS.: Performance and satisfaction increased significantly after the introduction of the adaptive eating device. The addition of weight also contributed to the increase in the participant's performance. IMPLICATIONS.: Adaptive eating device with low production costs and possibility of customized adjustments improves performance of people with PD.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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