Experiences of Wheelchair Users With Spinal Cord Injury With Self-Tracking and Commercial Self-Tracking Technology (“In Our World, Calories Are Very Important”): Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Commercial wearable and mobile wellness apps and devices have become increasingly affordable and ubiquitous. One of their aims is to assist the individual wearing them in adopting a healthier lifestyle through tracking and visualizing their data. Some of these devices and apps have a wheelchair mode that indicates that they are designed for different types of bodies (eg, wheelchair users with spinal cord injury [SCI]). However, research focuses mainly on designing and developing new condition-specific self-tracking technology, whereas the experiences of wheelchair users with SCI using self-tracking technology remain underexplored. OBJECTIVE: The objectives of this study were to (1) provide a comprehensive overview of the literature in the field of self-tracking technology and wheelchair users (as a basis for the study), (2) present the self-tracking needs of wheelchair users with SCI, and (3) present their experiences and use of commercial self-tracking technology. METHODS: We conducted semistructured interviews with wheelchair users with SCI to understand their experiences with self-tracking and self-tracking technologies, their self-tracking needs, and how they changed before and after the injury. The interviews were thematically analyzed using an inductive approach. RESULTS: Our findings comprised three themes: (1) being a wheelchair user with SCI, (2) reasons for self-tracking, and (3) experiences with self-tracking technologies and tools. The last theme comprised 3 subthemes: self-tracking technology use, trust in self-tracking technology, and calorie tracking. CONCLUSIONS: In the Discussion section, we present how our findings relate to the literature and discuss the lack of trust in commercial self-tracking technologies regarding calorie tracking, as well as the role of wheelchair users with SCI in the design of commercial self-tracking technology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».