MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4200489192 · doi:10.3390/ijerph19010021

Wheelchair Skills Test Outcomes across Multiple Wheelchair Skills Training Bootcamp Cohorts

2021· article· en· W4200489192 sur OpenAlexaff
Ed Giesbrecht

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWheelchairMedicineTest (biology)Occupational therapyRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedical educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

User training is a critical component of wheelchair service delivery to ensure individuals with a mobility impairment can negotiate environmental barriers and promote their social participation. A wheelchair “bootcamp”, delivered during professional preparation education, is one strategy to better prepare occupational therapists for clinical rehabilitation practice by developing their own wheelchair skills. The purpose of this study was a retrospective review of a large dataset of student cohorts from a single site and delineate bootcamp effects on the Wheelchair Skills Test-Questionnaire (WST-Q) scores. Participant data from eight cohorts was consolidated (n = 307). Comparison of two WST-Q scoring formats revealed significantly lower scores for cohorts using the 4-point version, which was subsequently standardized to the other 3-point version. WST-Q change scores were similar between cohorts, and differences were more reflective of variability in skill level prior to bootcamp than post-bootcamp scores. Students were able to master most basic and intermediate level skills, while advanced skill acquisition was much more variable. This study provides more precise point estimates of wheelchair skill acquisition among occupational therapy students than previous studies. While confirming the benefits of bootcamp education, recommendations for further investigation were identified.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Environmental Research and Public Health→Même sujetSpinal Cord Injury Research→Travaux en français237 207→