Effects of Real-Time Pressure Map Feedback on Confidence in Pressure Management in Wheelchair Users With Spinal Cord Injury: Pilot Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wheelchair users with a spinal cord injury (SCI) are at a high risk for developing pressure injuries (PIs). Performing weight shifts is a primary method of pressure management for PI prevention; however, individuals with SCI may lack confidence in their abilities to perform adequate pressure relief due to their lack of sensation. Real-time seat interface pressure mapping feedback may provide partial substitution for sensory feedback such that an individual's confidence is improved. OBJECTIVE: We aim to examine how confidence for pressure management by wheelchair users with SCI was impacted by providing access to real-time, on-demand seat interface pressure mapping feedback. METHODS: Adults with SCI (N=23) completed self-efficacy questions addressing confidence around 4 factors related to performing weight shifts in this longitudinal, repeated-measures study. We evaluated the impact of providing standard PI prevention education and access to live pressure map feedback on confidence levels for performing weight shifts. RESULTS: Access to live pressure map feedback while learning how to perform weight shifts resulted in significantly higher confidence about moving far enough to relieve pressure at high-risk areas. Confidence for adhering to the recommended weight shift frequency and duration was not significantly impacted by in-clinic education or use of pressure map feedback. Confidence that performing weight shifts reduces PI risk increased most following education, with slight additional increase when pressure map feedback was added. CONCLUSIONS: Access to live pressure mapping feedback improves confidence about performing weight shifts that relieve pressure when provided in the clinical setting and demonstrates potential for the same in the home. This preliminary exploration of a smartphone-based pressure mapping intervention highlights the value of access to continuous pressure mapping feedback to improve awareness and confidence for managing pressure. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03987243; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03987243.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».