MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414326508 · doi:10.1177/20556683251369866

Assessing women veterans’ satisfaction with mobility devices

2025· article· en· W4414326508 sur OpenAlexaboutno aff
Diya Kad, Rutuja A. Kulkarni, Kelsey Berryman, Pooja Solanki, Frances M. Weaver, Brad E. Dicianno, Alicia M Koontz

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation and Assistive Technologies Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésUsabilityThematic analysisService providerDescriptive statisticsService delivery frameworkService (business)Patient satisfaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This study aimed to assess women Veterans’ satisfaction with their primary mobility device and the related services they received. Methods Women Veterans who received a mobility device in the past 5 years from the Veterans Health Administration (VHA) completed an online survey containing the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST) about their primary mobility device. Scores were analyzed using descriptive statistics while open-ended comments were analyzed using inductive thematic analysis. Results 571 out of 4078 (14%) invited women completed a sufficient portion (>75%) of the QUEST. They reported high levels of satisfaction with their devices and services received (>4 out of 5 indicating ‘quite’ to ‘very’ satisfied). Despite this finding around 80% of the women left comments related to discontent with their device. Main and sub-themes that were consistent across all devices included equipment issues (mechanical design, lack of features or customizability, poor quality components/material), physical and psychological impacts of the device, usability issues, and unmet service needs (lack of efficiency, lack of quality, issues with service providers and lack of access). Discussion Women-centered design and delivery of mobility devices should be prioritized. Opportunities exist for VHA to make improvements within several areas in the service and provision process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,349 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Rehabilitation and Assistive Technologies EngineeringMême sujetAssistive Technology in Communication and MobilityTravaux en français237 207