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Enregistrement W4412124409 · doi:10.2196/71515

Exploring Rehabilitation Patients’ Perspectives on What Matters for the Adoption of Home-Based Rehabilitation Technology: Q-Methodology Study

2025· article· en· W4412124409 sur OpenAlexvenueno aff
Karlijn E. te Boekhorst, Sanne Jannick Kuipers, Gerard M. Ribbers, Jane Murray Cramm

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationPsychologyPhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rehabilitation technologies can support recovery and rehabilitation outside clinical settings. However, their adoption remains challenging. Factors such as ease of use, perceived benefits, and social influence play a role, but little is known about how rehabilitation patients perceive their relative importance. Objective: This study aimed to systematically explore the viewpoints of rehabilitation patients regarding the adoption of home-based rehabilitation technology. Methods: Between May and September 2024, this study examined the viewpoints of rehabilitation patients with acquired brain injury regarding the adoption of home-based rehabilitation technology using Q-methodology. A purposive sample of 21 participants ranked 34 opinion statements based on perceived importance and explained their choices during follow-up interviews. By-person factor analysis identified common patterns in how participants ranked the statements. These patterns, referred to as factors or viewpoints, were further interpreted using qualitative interview data. Results: Three viewpoints were identified, each highlighting different factors important for adopting home-based rehabilitation technology: (1) technology supporting rapid recovery, (2) technology supporting independence and self-control, and (3) technology as a supporting partner. Participants consistently emphasized the importance of regaining independence, receiving feedback during exercises, simple and easy-to-use designs, and approval from therapists, while positive reports in mainstream media, support from friends, and reducing travel to rehabilitation centers were considered less important. Conclusions: The findings suggest that rehabilitation patients with acquired brain injury prioritize different factors when adopting home-based rehabilitation technology. While some factors are commonly valued, the diversity in patient viewpoints underscores the need for tailored, user-centered approaches in the design and implementation of these technologies. A one-size-fits-all approach would likely be ineffective in meeting their varying needs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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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