Determinants of the number of ATDs used by community-dwelling people recovering from stroke with mild cognitive impairments: A path analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study examined the associative relationships among age, cognition, anxiety, and participation in explaining the number of Assistive Technology Devices (ATDs) used by stroke survivors through path analysis. Methods: A cross-sectional study was conducted with 196 community-dwelling stroke survivors. Data on ATD usage, cognitive function (Montreal Cognitive Assessment), anxiety (Beck Anxiety Inventory), and participation (Utrecht Scale for Evaluation of Rehabilitation-Participation) were analyzed using SPSS 22.0 and Amos 24.0. Results: The modified path model demonstrated a good fit to the data. Age, anxiety, and participation had direct effects on the number of ATDs used, while cognition did not show a statistically significant effect. Anxiety also had an indirect effect through participation, indicating a dual role of participation in either increasing or reducing ATD reliance. Age influenced anxiety and participation both directly and indirectly. Conclusions: This study identified the pathways through which age, anxiety, and participation influence ATD usage among stroke survivors. Given the complexity of interplay of psychological and functional factors, ATD prescriptions should adopt a user-centered approach, considering participation levels, psychological responses, and environmental factors to optimize effectiveness and long-term use.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».