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Enregistrement W4376224459 · doi:10.1177/20556683231172671

Potential assistive technology preferences of informal caregivers of people with disability

2023· article· en· W4376224459 sur OpenAlexafffundabout
Oladele Ademola Atoyebi, Maude Beaudoin, François Routhier, Claudine Auger, Louise Demers, Andrew Wister, Michelle Plante, W. Ben Mortenson

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation and Assistive Technologies Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité de MontréalUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationGF Strong Rehabilitation CentreCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAGE-WELL
Mots-clésNeurocognitivePreferencePsychologyAssistive technologyApplied psychologyGerontologyMedicineCognitionPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Preferences of informal caregivers of people with neurocognitive disorders for technological solutions are important in user- centered design approaches. It is crucial to take into consideration the needs and preferences of users when developing new technology to facilitate their uptake. Objectives: The objective of this study was to determine caregiver preferences for potential technological solutions to help address their needs and compare technology preferences of caregivers who provide care to those with and without neurocognitive disorders (NCD). Methods: This was a quantitative descriptive study. We surveyed informal caregivers of older adults with disability in Canada. Participants were asked to answer questions about their preferences for 10 potential technological solutions that could be developed to make caregiving easier. Results: Data from 125 respondents (72 caregivers of people with NCD and 53 caregivers of people with non-NCD-related disabilities) were analyzed. Generally, caregivers preferred web-based solutions as these were among the first five choices for both groups combined. However, there were some differences in the order of preference of potential solutions in both groups. Conclusion: Informal caregivers of people with NCD preferred web-based solutions to help address their needs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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