Available Assistive Technology Outcome Measures: Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization claimed that measuring outcomes is necessary to understand the benefits of assistive technology (AT) and create evidence-based policies and systems to ensure universal access to it. In clinical practice, there is an increasing need for standardized methods to track AT interventions using outcome assessments. OBJECTIVE: This review provides an overview of the available outcome measures that can be used at the follow-up stage of any AT intervention and integrated into daily clinical or service practice. METHODS: We systematically searched for original manuscripts regarding available and used AT outcome measures by searching for titles and abstracts in the PubMed, Scopus, and Web of Science databases up to March 2023. RESULTS: We analyzed 955 articles, of which 50 (5.2%) were included in the review. Within these, 53 instruments have been mentioned and used to provide an AT outcome assessment. The most widely used tool is the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology, followed by the Psychosocial Impact of Assistive Technology Scale. Moreover, the identified measures addressed 8 AT outcome domains: functional efficacy, satisfaction, psychosocial impact, caregiver burden, quality of life, participation, confidence, and usability. The AT category Assistive products for activities and participation relating to personal mobility and transportation was the most involved in the reviewed articles. CONCLUSIONS: Among the 53 cited instruments, only 17 (32%) scales were designed to evaluate specifically assistive devices. Moreover, 64% (34/53) of the instruments were only mentioned once to denote poor uniformity and concordance in the instruments to be used, limiting the possibility of comparing the results of studies. This work could represent a good guide for promoting the use of validated AT outcome measures in clinical practice that can be helpful to AT assessment teams in their everyday activities and the improvement of clinical practice.
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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 | 0,004 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,005 |
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 découle