Tailoring cognitive assistance for individuals with a traumatic brain injury using assistive technology for cognition: translating clinical reasoning into ontologies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Individuals with a traumatic brain injury (TBI) frequently require cognitive assistance to engage in complex activities, emphasising the need for personalised support to enhance their independence. This study explored how occupational therapists use evaluation results to tailor cognitive assistance and translated these results into clinical reasoning ontologies that could be integrated into assistive technologies for cognition (ATCs). MATERIAL AND METHODS: Fifteen occupational therapists and occupational therapy master's students participated in focus groups presenting case studies of clients with moderate to severe TBI. Participants were asked how they would adapt cognitive assistance provided during interventions based on evaluation results and client characteristics. Thematic analysis was employed. Clinical reasoning ontologies were developed in interdisciplinary team meetings. RESULTS: Analysing clients' behaviours and the assistance provided during an Activities of Daily Living evaluation, participants determined the minimum cognitive assistance required for clients to progress in their tasks. Therapists suggested using evaluation results to inform initial cognitive assistance while also considering task characteristics, the intervention session goal and the treatment approach. Adjustments were made to progress the assistance by observing difficulties and responses to assistance during both individual sessions and across multiple sessions. The ontology represents a customisable assistance model, allowing cognitive assistance to evolve according to the context and the user profile. CONCLUSION: This study presents ontologies reflecting the clinical reasoning used by occupational therapists to tailor cognitive assistance during interventions for individuals with a TBI. Further work is needed to enable the implementation of these clinical reasoning ontologies into ATCs.
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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 | 0,003 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».