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Enregistrement W4400248981 · doi:10.36106/ijar/2402036

ASSESSMENT OF PHYSICAL MOBILITY AND USAGE OF ASSISTIVE DEVICES IN INSTITUTIONALIZED ELDERLY POPULATION.

2024· article· en· W4400248981 sur OpenAlexaff
V. A. Khedkar, Tejashree Dabholkar

Notice bibliographique

RevueINDIAN JOURNAL OF APPLIED RESEARCH · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensCanadian Physiotherapy Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssistive deviceBalance (ability)Assistive technologyPhysical medicine and rehabilitationQuality of life (healthcare)Activities of daily livingPopulation ageingGerontologyPopulationElderly peopleGaitPsychologyComputer scienceMedicinePhysical therapyHuman–computer interactionNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: -Many individuals need a mobility Assistive device as they age. When it is used to assist in functional performance of activities, improve better quality of life, Reduce risk of fall, prevent injuries, improve balance and gait pattern during the ageing .hence purpose of our study is to assess usage of assistive devices in an institutionalised elderly. Physical Methods:- mobility scale and Self-made questionnaire were used by direct interview method on 60 institutionalized elderly population to assess usages as well as various factors affecting it . In our study 25% of institutionalized elderly people are havi Results: - ng Assistive devices & 75% people are not having assistive devices. 78% people are Highly independent while 10% people are with mild Physical activity level . The Conclusion: - usage of assistive devices are extremely less and amount of physical mobility is higher in our study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,414 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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