Investigating the usability of mobile technology for driving rehabilitation post-stroke: a mixed-methods analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Stroke can have significant effects on an individual’s ability to drive and remains a leading cause of driving restrictions for medical reasons. Mobile applications show promise in addressing driving-related deficits. However, there is limited research on their use for driving rehabilitation. This study explored how community-dwelling individuals with stroke and their caregivers use and perceive a specific application, DriveFocus®, for driving rehabilitation.Methods: A mixed-methods study with a triangulation design was conducted, tracking the use of DriveFocus® by n = 11 participant dyads (individuals with stroke and their caregivers) over four weeks. Semi-structured interviews were conducted to provide insight into participants’ perceptions of the application. Analysis of the results was guided by the Model of Acceptance of Mobile Technology by Older Adults (MAMTOA).Results Distinct patterns of use corresponding to the phases of the MAMTOA were identified. Two participants (n = 2/11) stopped using DriveFocus® after the second week, while the remaining nine (n = 9/11) continued throughout the study. Initial perceptions of the applications’ usefulness and participants’ experiences with learning barriers influenced acceptance. Having “tech-savvy” family members and engaging with gamification features were crucial for sustained use. Participants highlighted the importance of occupational therapists in connecting their DriveFocus® experience to their driving goal.Discussion Understanding the factors that contribute to the use and acceptance of mobile applications for driving rehabilitation by individuals with stroke plays a critical role in advancing how technology is used to address impairments post-stroke. Future research should explore clinicians’ perspectives on implementing such technology in clinical practice.
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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 | 0,038 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».