Towards improving the quality of assistive technology outcomes research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Assistive Technology Device Outcomes Research (ATDOR) checklist was developed as a reporting guideline for researchers to enhance the quality of research in this field. The checklist contains 13 items that cover outcome domains unique to assistive technology devices (ATDs). The ATDOR was intended to be an adjunct to existing publication guidelines for outcomes research. PURPOSE: The aim of this investigation was to examine the ability of the ATDOR checklist to identify strengths and weaknesses in ATD outcomes research publications that may not be detected using another publication guideline designed for outcomes research. METHODS: Twenty original ATD outcome studies were scored using the Template for Intervention Description and Replication (TIDieR) checklist, and the ATDOR in two evaluation rounds. In the first round, articles were scored using the TIDieR alone. In the second round, they were scored using the TIDieR and ATDOR together. The difference in percentage scores between the two evaluation rounds was examined using the Wilcoxon signed rank-sum test for paired data. RESULTS: <.000). CONCLUSION: When used alongside the TIDieR, the ATDOR adds significant value to evaluations of reporting quality on assistive technology outcomes research. As this field continues to grow, researchers are invited to join in efforts to standardise reporting to promote healthier outcomes for ATD users.Implications for rehabilitationReporting guidelines that evaluate research studies enhance their reporting quality and promote healthier outcomes for ATD users.The Assistive Technology Device Outcomes Research (ATDOR) checklist was shown to be a useful tool for achieving a minimum standard of reporting in the field of assistive technology.As the field of assistive technology continues to explore different methodologies, ongoing efforts to develop and update reporting guidelines are necessary in order to capture the future needs of this research area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,016 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».