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Enregistrement W4306901569 · doi:10.2196/42385

Understanding the Technology Acceptance and Usability of a New Device for Hand Therapy: Qualitative Descriptive Study

2022· article· en· W4306901569 sur OpenAlexaffvenueabout
Adriana Ríos Rincón, Christine Guptill, Juan David Guevara Salamanca, Yilina Liubaoerjijin, Mathieu Figeys, Geoff Gregson, Antonio Miguel Cruz

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of OttawaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityDescriptive researchDescriptive statisticsPsychologyHuman–computer interactionComputer scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Upper extremity function plays a critical role in completing activities of daily living, employment, and participating in recreational activities. The FEPSim device is a medical device for hand and wrist rehabilitation that can be adjusted according to the patient's requirements in rehabilitation. Furthermore, the FEPSim can be used to assess the patient's strength and range of motion of the forearm, wrist, and hand. At present, the acceptance and usability of the FEPSim have not been tested in a clinical setting, with limited perspectives from rehabilitation-providing clinicians. OBJECTIVE: This study aims to understand the factors related to the acceptance and usability of the FEPSim device. Upper limb disorders are prevalent across populations. The impact of upper limb disorders, both acute and chronic, puts a significant burden on the Canadian health care system. METHODS: A qualitative descriptive study was conducted that involved face-to-face semistructured interviews with hand therapists from hand therapy services who used the FEPSim device. We used purposive sampling to recruit 10 participants over a period of 14 months. Semistructured interview questions (topic-guided) examined the technology acceptance and usability of the FEPSim device. RESULTS: We found 6 factors to be critical aspects of the acceptance and usability of the FEPSim device. These factors were (1) useful for therapy, (2) effortlessness, (3) environmental conditions, (4) internal encouragement, (5) technological aesthetics, and (6) use. CONCLUSIONS: The FEPSim device was widely accepted by the therapists. The use of the FEPSim device is a feasible alternative for supporting hand therapy. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN13656014; https://www.isrctn.com/ISRCTN13656014.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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