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Enregistrement W4382793932 · doi:10.1080/14473828.2023.2220993

Exploring the implications for occupational therapy in relation to assistive-technology access and use in urban and rural Canadian communities

2023· article· en· W4382793932 sur OpenAlexaffabout
M.L. Wilson, Matilde Cervantes-Navarrete, Thomas Mallette, Denise Cloutier, Shannon Freeman, Simon Carroll

Notice bibliographique

RevueWorld Federation of Occupational Therapists Bulletin · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensInstitute of AgingUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational therapyThematic analysisContext (archaeology)Qualitative researchIndependent livingAssistive technologyPsychologyPopulationGerontologyNursingMedicineMedical educationSociologyGeographyEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the lived experience of older adults living in urban and rural geographies to identify and describe important contextual differences and clinical implications for occupational therapists. Community-dwelling older adults (N = 42) were recruited for this study which employed semi-structured interviews conducted over 19 months. A thematic analysis was undertaken to develop our qualitative findings. Two themes emerged, (1) Links to occupational therapy (2) Assistive technologies awareness and use. Occupational therapists utilizing a person-centered approach that considers personalities, infrastructure, care partner engagement, and geographical context, are more likely to achieve the best outcomes. Rural older adults are an underserved population, while urban older adults experience infrastructure barriers to engage with assistive technologies. Occupational therapists can serve as advocates along with their clients to improve equitable access to assistive technology for all.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,007
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,101 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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