Investigation of User Satisfaction and Associated Factors in Geriatrics Using Walking Aids: A Cross Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We aimed to investigate user satisfaction and associated factors in geriatrics using a walking aid. Material and Methods: The Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology 2.0 was used to assess the satisfaction of 269 individuals aged ≥65 years using any walking aid. The relationships between satisfaction and age, years of use, body mass index, number of falls in the last year, physical activity level and health-related quality of life were analyzed. Results: The most commonly used walking aid was cane (78.8%). Ease of use was the most satisfied feature, while adjustments was the least satisfied feature. The three most important features were safety, ease of use and weight. Walking aid satisfaction had weak negative correlations with physical activity (r=-0.246) and quality of life (r=-0.131) (p<0.05). In addition, 41.6% of the participants stated that they had fallen at least once in the last year and 70.7% of them did not use a walking aid during the fall. Conclusion: Geriatrics with lower quality of life and physical activity values tend to have higher user satisfaction with walking aids with a weak relationship. Satisfaction results may contribute to the design and selection of appropriate walking aids for this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».