Perception of autonomy among people who use wheeled mobility assistive devices: dependence on environment and contextual factors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate and compare the perceived autonomy of people using wheeled mobility assistive devices (WMADs) in five community-based environments. To evaluate how personal, environmental, and assistive device-related factors impact the perceived autonomy of WMAD users. METHOD: A study-specific questionnaire was used to evaluate perceived satisfaction of WMAD users with their autonomy in five environments: the Home Environment, Buildings Outside of the Home Environment, Outdoor Built Environment, Outdoor Natural Environment, and Transportation. For each environment, participants rated their satisfaction with autonomy about 15 personal, environmental, and assistive device-related factors. Qualitative perceptions were also collected with open-ended questions. RESULTS: < 0.05). In all environments, the top factor respondents were most satisfied with was WMAD ease of use. Their least satisfaction was when negotiating stairs, curbs, or obstacles in the Home, Buildings Outside of the Home, and the Outdoor Built Environments. In the Outdoor Natural Environment, the most dissatisfaction was with manoeuvring on different terrains. Responses to open-ended questions supported the quantitative findings and highlighted the effects of various factors on autonomy (e.g., subject-environment familiarity). CONCLUSIONS: WMAD users reported the greatest restriction to their autonomy in outdoor environments. Different context-specific factors were found to impact autonomy in different environments. Understanding how environment-specific contextual factors contribute to overall perception of autonomy may inform the development of future strategies to overcome identified limitations and challenges.Implications for RehabilitationWheeled mobility assistive device (WMAD) users experienced the highest autonomy in their home environments, specifically, when having access to home modification services.WMAD users had the lowest autonomy in the outdoor natural environment, with manoeuvrability on different terrains being the main predictor of the overall satisfaction with autonomy in this environment.Environment-specific contextual factors with significant impacts on perceived autonomy were identified that can inform the design and development of future WMADs (e.g., distance travelled, safety).
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».