Assessing the psychosocial impact of mobility assistive technology on women Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite the growing number of women Veterans with disabilities, data on how well mobility assistive technology (MAT) meets their needs are limited. Evaluating psychosocial impact is key to ensuring that MAT not only meets physical needs but also fosters social participation, mental well-being, and independence. The aim of this study was to examine the perceived psychosocial impact of using MAT on women Veterans' competence, adaptability, and self-esteem. Methods: Women Veterans (N = 501) who received MAT from the U.S. Department of Veterans Affairs within the past five years completed a national online survey including the Psychosocial Impact of Assistive Devices Scale (PIADS). Women were asked to score the PIADS on the basis of their experiences using their primary device type: cane, leg-foot orthosis, walker, power wheelchair (PWC), scooters, manual wheelchair (MWC), or crutches. Results: Participants expressed an overall positive psychosocial impact of MAT on competence (mean = 1.03, SD = 1.23), adaptability (mean = 0.76, SD = 1.43), and self-esteem (mean = 0.67, SD = 1.22). Around 17% of the total item responses indicated a negative perceived psychosocial impact of using MAT. PWC users' item scores indicated higher positive psychosocial impact than those of other device-type users (0.001 < p < 0.023). Discussion: Despite the overall positive psychosocial benefits of MAT, use was associated with feelings of low self-esteem, frustration, and embarrassment. The results highlight a possible mental health benefit for PWC users compared with other MAT users.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».