Feasibility of telerehabilitation to address the orientation and mobility needs of individuals with visual impairment: perspectives of current guide dog users
Notice bibliographique
Résumé
Orientation and Mobility (O&M) training, including guide dog services, is crucial for individuals with low vision and blindness to attain independent travel. While teleassistance has proven effective for navigation and communication, telerehabilitation in O&M remains unexplored.Objective To assess guide dog users’ perspectives on the feasibility of telerehabilitation for their O&M needs.Method An online survey gathered insights from 56 guide dog (GD) users (Mean age = 59, Mean GD used = 4, Mean duration of use = 22 years). Thirteen GD users further participated in interviews or focus groups to explore survey responses. Data were analyzed using content analysis.Findings Most (40) were blind, and 16 had low vision, with intermediate (25) and advanced (25) communication technology proficiency. Most GD users (46) underwent residential training, and 10 received one-on-one visits. Qualitative analysis revealed acceptance of telerehabilitation services, citing accessibility as an advantage. However, GD users expressed concerns about safety, potential loss of behavioral observation, and social contact loss. Success depended on the type of technology, service type, and personal attributes.Conclusion While feasible, telerehabilitation services may not be universally suitable for all training stages. Flexibility and applicability in service design are necessary to accommodate individual preferences and experience levels.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».