Wheelchair Servicing for Older Adults: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Wheelchairs are assistive mobility devices known to experience frequent part failures and breakdowns within 6 months of regular use. No tools or technologies exist to monitor the wheelchairs' condition or usage and inform stakeholders and users regarding when or how often they need to undergo servicing to avoid critical part failure. Objective: We aimed to test the association between wheelchair usage and manual wheelchair damage, part failures, and consequences for older wheelchair users and evaluate their preferences for a new wheelchair servicing technology. Methods: A cross-sectional study was performed with older manual wheelchair users atInstituto Nacional de Geriatría in Mexico. Demographic data, wheelchair information, failure counts, and preferences for new technology (sensor and smartphone app for servicing) were collected using surveys. Road shocks experienced by the wheelchair were collected for a week using a sensor. Results: Ten participants (mean [SD] age, 78.8 [11.8] y; 8 female and 2 male) participated. Seven experienced an average (SD) of 2.86 (1.36) self-reported part failures. Road shocks correlated with self-reported loose brake failures (r(8)=0.58, P=.09), the damaged condition of tires (r(8)=0.61, P=.1), and the damaged condition of brakes (r(8)=0.58, P=.099). No consequences were reported. Part failures increased as self-maintenance occurrences increased (r(9)=0.67, P=.04). More than 8 participants responded that they would like to monitor the wheelchair's condition using the new technology and purchase it at an average (SD) price of US $28.95 (18.13). Conclusions: In this study, the association between wheelchair usage and failures showed that data-driven wheelchair inspection schedules should be determined through a collaborative approach involving researchers and stakeholders in wheelchair repair provision and older adult users. Older adults are interested in using new technology to engage in wheelchair servicing.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».