Correlates of self-reported Wheelchair Skills Test Questionnaire scores of new users of mobility scooters: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To describe the subjective reported scooter-skill scores of new mobility scooter users and to identify significant correlations with other characteristics and measures.Materials and methods This was a single-centre study using a cross-sectional design. Participants (N = 22) completed the Wheelchair Skills Test-Questionnaire (WST-Q) Version 4.3 for scooter users. It measures the users’ perceived capacity (what the user can do), performance (what the user actually does), and confidence (or self-efficacy). Their scooter skills were also rated objectively with the Wheelchair Skills Test (WST). They completed standardised measures of cognition, hearing, vision, life space mobility, visual attention and task switching, and confidence negotiating the social environment using their scooters.Results Mean total WST-Q capacity scores were 83% and performance scores were 25%. WST-Q capacity scores had significant positive correlations with WST-Q performance (r = 0.321) and confidence scores (r = 0.787), WST capacity scores (r = 0.488), and confidence negotiating the social environment (WheelCon) (r = 0.463). WST-Q capacity scores were significantly negatively correlated with Trail Making B scores (r = −0.591) and age (r = −0.531).Conclusions The correlations between WST-Q scores and other variables are similar to those found in other studies among users of scooters and other mobility devices. The gap between capacity and performance scores highlights the needs for additional skills training in this population of novice scooter users.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONIn implementing scooter training for new scooter users, attention should be paid to building community-based skills for navigating both the physical and the social environment.Scooter users’ age and their driving capabilities need to be taken into account when developing and delivering the training.
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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 | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».