Assessment of satisfaction among para-athletes in Benin and Burkina Faso regarding competitive assistive devices (wheelchairs)
Notice bibliographique
Résumé
Most para-sports disciplines require specialized equipment that supports proper athletic performance, ensures comfort and safety, promotes autonomy, and enhances enjoyment from leisure to competition. The high entry-level cost of assistive devices tailored to specific needs often leads athletes to rely on locally made or improvised equipment. This study aimed to assess the satisfaction of para-athletes in Benin and Burkina Faso regarding their competition wheelchairs. A cross-sectional descriptive study was conducted among 64 athletes, including 47 wheelchair basketball players, 10 para-tennis players, and 7 para-badminton players from Benin and Burkina Faso. Data were collected using the Canadian version of the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST 2.0) questionnaire. The study identified several factors affecting user satisfaction. Results showed high levels of dissatisfaction with the weight (84%), delivery services (78%), comfort (77%), adaptability (75%), and ease of use (67%) of the wheelchairs. The most important factors identified by athletes were “ease of use” (17%) and “comfort” (15%). Participants also reported issues related to conformity, such as inappropriate dimensions, excessive weight (6–9 kg above standard), and safety concerns (e.g., absence of safety straps and weak bumpers). The economic situation in these countries must be taken into account. Government subsidies and partnerships could help improve access to compliant assistive technologies. It is essential for stakeholders to collaborate in ensuring equitable access to specialized equipment and fostering a more inclusive society for people with disabilities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».