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Enregistrement W3128605556 · doi:10.1080/17483107.2020.1867244

Potential of using an assistive technology to address meal preparation difficulties following acquired brain injury: clients’ and caregivers’ perspectives

2021· article· en· W3128605556 sur OpenAlexafffundabout
Sareh Zarshenas, Mireille Gagnon‐Roy, Mélanie Couture, Nathalie Bier, Sylvain Giroux, Emily Nalder, Hélène Pigot, Deirdre Dawson, Frédérique Poncet, Guylaine LeDorze, Carolina Bottari

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayBaycrest HospitalToronto Rehabilitation InstituteMarch of Dimes CanadaInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAssistive technologyAcquired brain injuryMeal preparationPsychologyMealPhysical medicine and rehabilitationMedicineGerontologyPhysical therapyComputer scienceRehabilitationHuman–computer interactionFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study explored difficulties in meal preparation experienced by adults with moderate to severe acquired brain injury (ABI) and available compensatory strategies from both ABI individuals' and caregivers' perspectives. Further, this study investigated their opinions on potential benefits, barriers and facilitators to the use of the Cognitive Orthosis for coOKing (COOK) in their living environment. METHODS: = 13) in Ontario and Quebec, Canada. A qualitative analysis based on Miles et al.'s approach was used. RESULTS: According to participants, cognitive, physical, psychosocial dysfunctions and lack of availability of supportive caregivers were the main difficulties that impede persons with ABI from engaging effectively in meal preparation tasks. Memory aids on smartphones, and caregivers' direct support were reported as the most commonly used compensatory strategies, though the latter do not provide adequate support. COOK was identified as a technology with great potential to improve independence and increase safety in meal preparation for these clients while decreasing caregiver burden. However, psychosocial issues and limited access to funding were considered as the main barriers to the use of COOK. Providing training and the availability of financial support were mentioned as the main facilitators to the use of this technology. CONCLUSIONS: Findings of this study on difficulties of meal preparation following ABI and potential benefits and barriers of COOK will help improve this technology and customize it to the needs of clients with ABI and their caregivers.Implications for RehabilitationCurrent compensatory strategies are not tailored to the specific needs of clients with ABI and cannot provide sufficient support for caregivers.COOK shows a high potential for increasing independence and safety during meal preparation in a living environment for clients with ABI via a sensor-based autonomous safety system and a cognitive assistance application.COOK has the potential to decrease caregivers' burden by proving remote access to a stove/oven.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes 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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,344 · 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.

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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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