Influence of <i>Roulez avec confiance</i> , a peer-led community-based wheelchair skills training program, on manual wheelchair users
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Few studies have demonstrated that peer-led manual wheelchair (MWC) skills training can increase MWC skills, MWC use self-efficacy and satisfaction with participation of MWC users. Limited information is available on MWC skills training in the community. The primary objective was to measure the influence of Roulez avec confiance (RAC, which translated to “Wheeling with confidence”), a peer-led community-based wheelchair skills training program, on satisfaction with participation. The secondary objectives were to explore the: (1) influence of RAC on MWC use self-efficacy, MWC skills, and quality of life; (2) experiences of the participants who completed RAC and (3) three-month retention of outcomes.Methods A parallel mixed design was used with validated questionnaires on satisfaction with participation (WhOM), MWC use self-efficacy (WheelCon-M), MWC skills (WST-Q), quality of life (SWLS) and a semi-structured interview on participants’ experiences. Non-parametric longitudinal analyses of the questionnaires and thematic content analysis of the interviews were completed.Results Nineteen community-dwelling MWC users participated. There was a statistically significant increase (p < 0.0001) in all outcomes except quality of life (p = 0.16). Improvements were retained after three months. Participants mentioned their background influenced their experiences in RAC. Positive elements about RAC and areas for improvement were discussed. Participants reported overall positive social experiences and stated that the physical environment influenced RAC. Finally, participants spoke about what they learned and emotions they felt during RAC.Conclusions Peer-led community-based MWC training influenced satisfaction with participation, MWC skills, and MWC use self-efficacy. This study was a first step in demonstrating the efficiency of RAC.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONLimited information is available on manual wheelchair skills training in the community.Peer-led community-based manual wheelchair training influenced satisfaction with participation, manual wheelchair skills and use self-efficacy.This study was a first step in demonstrating the efficiency of Roulez Avec Confiance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».