Perceived Inclusivity in Mobility Aids Use: A Qualitative Study in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Despite inclusive design focusing on improving environmental accessibility for mobility aid (MA) users, it often fails to ensure true inclusivity due to mismatches between interventions and user perceptions. Therefore, understanding mobility aids users' perceptions of inclusivity is essential for advancing disability studies and design, as it highlights key interventions for more effective practices. This study aims to explore perceived inclusivity in MAs usage and identifies gaps in users' needs, classifying their needs and offering recommendations to meet them. First, the DARE-Inclusive Design Framework was used to develop interview guidelines and interpret results. Next, semi-structured, in-depth interviews were conducted with 12 experienced physiotherapists in Iran, and finally, an inductive thematic analysis was used to identify and present themes. Four themes were identified: 1. Perceived Financial Value: Assessing Worth, 2. Objective Enhancements: Optimizing Environments and MAs, 3. Subjective Enhancements: Trustworthiness, Support, and Hope, and 4. Contextual Factors: Interpretations and Representations. The four interconnected themes provide guidelines for inclusivity-oriented interventions, emphasizing financial assessment, high-tech integration, and aesthetic and symbolic considerations in mobility aid design. Physiotherapists can also mediate emotional responses and enhance inclusion during rehabilitation. Additionally, social context and disability etiology impact users' acceptance and use of MAs.
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 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 | 0,013 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».