Perspectives on and use of assistive technology by persons with MS: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Assistive technology (AT) provides persons with Multiple Sclerosis (PwMS) ability to engage in daily activities, however acquiring AT can be challenging. Understanding current state of knowledge about perspectives and use of AT by PwMS may support critical thinking about AT acquisition process. The aim of this scoping review was to map what is known about AT use by PwMS, to identify gaps in knowledge to guide future research and practice for AT matching. A scoping review of qualitative research on perspectives and use of AT by PwMS searched four databases (Medline, CINAHL, PsychNet, and Engineering Village). Papers included focused on non-institutional settings, addressed participant’s feelings/perceptions/experiences, and were in English. Initial search October 2021, updated 2022 and 2023. Two reviewers conducted screening, review, and extraction, with a third resolving disagreements. Data extraction guided by the Canadian Model of Occupational Performance and Engagement, categorised AT use by productivity, self-care, and/or leisure occupations. Covidence® was used for extraction. Findings were exported into a spreadsheet to facilitate thematic analysis. Search identified 22 peer-reviewed journals and 11 consumer publications (n = 33). Most common AT was mobility devices. Primary purposes were self-care and leisure. Common use included functional mobility, transportation, personal care, household management, recreation, and socialisation. Perceptions focused on AT need, adjusting to AT, influencing factors, performance and engagement improvements, and seeking acquisition advice. Lack of research on experiences and use of AT beyond mobility equipment, and for engagement of daily activities. Evidence provides some insights for future directions and implications to support AT acquisition for PwMS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».