Assistive technology use and its associated factors among university students with disabilities: a case study in a developing country-mixed study design
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite the recognized benefits, access to assistive technology (AT) remains limited. Identifying the current usage patterns and unmet needs of AT users could help address the challenges of students with disabilities. Thus, this study aimed to investigate AT use and its associated factors. METHODS: An institution-based cross-sectional mixed study was conducted on higher education students with disabilities in Ethiopia. An interviewer-administered questionnaire and an in-depth interview technique were used to collect data. Descriptive statistics and binary logistic regression models were used to analyse the quantitative data, while inductive thematic analysis was undertaken for the qualitative data. RESULTS: A total of 233 (74.68%) with (95% CI: 70%-80%) students with disabilities used at least one form of AT. Four themes emerged which include experiences of AT use and disability, benefits and challenges of using AT, perception of the community towards AT, and responsibility for the provision of AT. Students with vision problems or those with severe disability types were most likely to be AT users. CONCLUSION AND RECOMMENDATIONS: A significant proportion of students with disabilities had unmet needs for AT. Capacity at universities or rehabilitation centres would enhance access, usage of AT, and the unmet needs of students with disabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».