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Enregistrement W4406057168 · doi:10.1080/17483107.2024.2448724

Exploring the challenges in manual wheelchair operation for new users

2025· article· en· W4406057168 sur OpenAlexaff
Suhantee Sathananthan, Émilie Blackburn, Dahlia Kairy, Dany H. Gagnon, William C. Miller, Kristin E. Musselman, François Routhier, Philippe S. Archambault

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWheelchairFocus groupManual wheelchairFocus (optics)Qualitative researchPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicineApplied psychologyComputer scienceBusinessWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This exploratory qualitative study examines the challenges faced by manual wheelchair (MWC) users and their clinicians, with a focus on mobility difficulties in both outdoor and indoor environments, as well as training priorities. METHODS: The study involved semi-structured interviews with 18 clinicians and 25 MWC users from various rehabilitation centres. The interviews, lasting between 30 and 60 minutes, explored specific aspects of MWC use, including mobility challenges, training needs, and psychological factors. RESULTS: Thematic analysis of the data revealed key patterns, such as indoor and outdoor navigation issues, had difficulty with basic propulsion skills, and the psychological impact of using an MWC. Participants emphasized the need for comprehensive training programs, addressing safety concerns, and ensuring proper MWC adjustments to improve mobility and comfort. CONCLUSION: The study highlights the importance of psychological support and public awareness campaigns to reduce stigma and promote inclusivity. The findings are crucial for developing a tailored training program for new MWC users, addressing both physical and psychological challenges to enhance their overall quality of life and independence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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