Assistive technology for Para-badminton athletes: the application of the matching person and technology theoretical model in occupational therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective was to identify the AT demands of para-athletes in para-badminton and present the process of prescription, and follow-up of the AT devices. Also, to evaluate the expectations and the level of satisfaction with the service provided and the AT device. MATERIALS AND METHODS: Case study with 3 professional para-badminton athletes, that had as baseline the Matching Person and Technology (MPT) model, the Para-athlete Questionnaire, the AT Device Predisposition Assessment (ATD PA-Br), the Quebec User Evaluation of Satisfaction with AT (B-QUEST) and an Observation Script. The data were analyzed using absolute frequency statistics, and the qualitative data were grouped according to the categories of the MPT model. RESULTS: 4 AT demands were identified: 1 insole, 1 wheelchair footrest adaptation, 1 armband, and 1 lower-limb strap, with prescription, and AT follow-up by the occupational therapist. The quantitative analysis showed a gain in athletes' satisfaction with the AT devices, and in the expectations achieved with the use of the device. CONCLUSIONS: The role of the occupational therapist in parasports, based on a theoretical model, can contribute to the successful use of AT and therefore better performance of para-athletes. Studies with different populations are necessary to improve knowledge in the area.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».