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Enregistrement W4402322584 · doi:10.3389/fresc.2024.1455384

Simulated real-world feasibility and feedback session for a lift assistance device, Raymex™: a mixed-method descriptive study

2024· article· en· W4402322584 sur OpenAlexaff
Michael Kalu, Andrew Chaston, Niousha Alizadehsaravi, Mirella Veras, Caitlin McArthur

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of ManitobaDalhousie UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Lift (data mining)Computer scienceDescriptive researchSimulationMathematicsStatisticsWorld Wide WebData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fall risk and incidence increase with age, creating significant physical and mental burden for the individual and their care provider. Lift assistive devices are used in multiple healthcare facilities, but are generally not portable nor self-operational, limiting their use outside of medical supervision. The Raymex™ lift is a novel lift assistance device within a rollator to address these limitations. We aim to gather user-centered feedback on the Raymex™ lift, set up instructions, safety protocols to improve feasibility and usability, and explore the potential usability as a fall recovery or prevention device. Methods: Four older adults, two informal caregivers and 16 formal caregivers (clinicians and continuing care assistants) participated in a focus group. Participants provided feedback on the Raymex™ lift after viewing a demonstration and using the device. Qualitative and quantitative data were analysized using thematic and descriptive analysis respectively. Results: Participants highlighted three major themes: (1) Design features requiring improvement, (2) Positive feedback and suggestions to optimize the Raymex™ lift and (3) Pricing vs. social utility. Participants suggested widening the seat, changing the braking button layout, and lowering the device weight to improve usability. Participants believed the main device feature was fall recovery and had implications for social utility by reducing the need for ambulance visits to the home. Price point led to a concern on affordability for older adults. Conclusion: The feedback gained will advance the development of the Raymex™ lift and may highlight cost-effective design choices for other developers creating related aging assistive technologies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,381 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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