Effect of a Community-Based Peer-Led eHealth Wheelchair Skills Training Program: A Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure the effect of a community-based peer-led eHealth manual wheelchair (MWC) skills training program on community participation, wheelchair skills capacity and performance, wheelchair-specific self-efficacy, and health-related quality of life. DESIGN: Randomized control trial with wait-list control group. SETTING: Community. PARTICIPANTS: Community-dwelling MWC users aged 18 years or older who propel using both arms (N=50). INTERVENTIONS: The 4-week MWC skills training intervention was comprised of 3 virtual sessions with a peer trainer and a self-directed eHealth home training application delivered via a computer tablet. Peer trainers were experienced MWC users who had received structured training for intervention delivery. Participants were provided with required equipment and encouraged to involve a care provider during home training. Peer trainers tailored the program to life activities participants identified as relevant. The control group were placed on a 4-week no intervention wait-list (reflecting typical clinical practice) and after postintervention data collection were offered the training program. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome was community participation measured by the Wheelchair Outcome Measure. Secondary outcomes included skill capacity and performance on the Wheelchair Skills Test-Questionnaire, self-efficacy on the Wheelchair Use Confidence Scale, and health-related quality of life on the Short-Form 36 Health Survey Enabled. RESULTS: =0.09), increasing by 24%. Per protocol (n=42) secondary analyses indicated significant improvements of 16.1% in the skill capacity (P=.004), 11.4% in self-efficacy (P=.017), and 7% relative improvement in quality of life (P=.012). CONCLUSIONS: The findings indicate that an eHealth MWC training program incorporating peer and tablet application training components was effective in improving community participation, skill capacity, self-efficacy, and quality of life for a wide range of MWC users. An eHealth delivery format offers considerable potential from both an access and resource perspective.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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; 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 ».