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Enregistrement W3080556003 · doi:10.1080/17483107.2020.1810335

Understanding the task demands for powered wheelchair driving: a think-aloud task analysis

2020· article· en· W3080556003 sur OpenAlexafffund
Emma Smith, W. Ben Mortenson, Alex Mihailidis, William C. Miller

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversity of TorontoInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health Research InstituteGF Strong Rehabilitation Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWheelchairThematic analysisThink aloud protocolTask (project management)PsychologyApplied psychologyTask analysisHuman–computer interactionComputer scienceQualitative researchEngineeringUsability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Powered wheelchair use promotes participation in individuals with limited mobility, however training is required for safe and effective use. There is limited evidence on the task demands of powered wheelchair use to inform an evidence-based skills training programme. OBJECTIVE: To conduct a systematic exploration of the task demands of indoor powered wheelchair use to identify frequently used skills, abilities, and knowledge. METHODS: = 5). Participants completed seven indoor driving tasks while speaking aloud (concurrent think aloud) and subsequently engaged in a structured qualitative interview to discuss skills, abilities, and knowledge used across each of the seven tasks (retrospective think aloud). We used directed content analysis to map the skills and abilities to the ICF framework and conventional content analysis to develop thematic areas of knowledge used while operating a powered wheelchair. RESULTS: One-hundred and ten (110) distinct skills and abilities were identified and mapped to the ICF; 80 in the Body Structures and Functions domain, and 30 in the Activities and Participation domain. Approximately 50% of skills and abilities were mental functions. Four thematic knowledge domains were identified: knowledge of self, environment, wheelchair, and task. CONCLUSION: Powered wheelchair use is complex and requires a variety of skills and abilities from all areas of human functioning, in addition to a wide range of knowledge. Training programmes should address a range of areas of skill development.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONPowered wheelchair use is a complex skill; training should develop skills from all.Domains of the ICF, including mental and physical functions.A range of knowledge is used while operating a powered wheelchair; training programs.Should include the development and application of necessary knowledge.Clinicians may consider a range of factors when assessing suitability for powered.Wheelchair user, however should acknowledge that while the range of skills idenotified.May be useful, they may not be critical for success in powered wheelchair use.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,301 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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