Exploring prescribers’ experiences of providing assistive technology to immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Assistive technology can help individuals with disabilities compensate for limited function, increase their independence, and enhance their quality of life. However, few studies have explored the perceptions of health professionals who prescribe assistive technology to immigrants in Canada. There is some evidence to suggest that immigrants face challenges in acquiring assistive technology due to a lack of the understanding of dominant/Canadian culture, language barriers, and limited funding. Therefore, the overarching purpose of this study is to understand prescribers’ experiences with assistive technology provision to immigrants. The objectives of this study are to: (1) understand the assistive technology prescribers’ approaches to services delivery among immigrants who are unable to communicate with prescribers in their native language; (2) identify the challenges that therapists experience with the provision of assistive technology to this population; and (3) identify potential solutions to improve access, uptake, and usage of assistive technology. The study drew upon the Human Activity Assistive Technology (HAAT) model and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) to describe the prescription process and compare the findings for discussion. Methods: In this interpretive description study, semi-structured interviews were used as the primary method of data collection. Twelve prescribers from diverse professions with expertise in assisting immigrants who could not communicate in their native language, were interviewed once for an average of 50 minutes and a total of around 10 hours. The qualitative data was analyzed following interpretive description procedures. Results: I collected data from 12 participants (Male: n=5, Female: n=7), and identified three main themes. “Aspiring to the client-centered provision of assistive technology” described how prescribers prioritized the goals and needs of their clients during the prescription process. “Struggling with linguistic, cultural, and systemic issues” included challenges faced by participants as they strove to adopt a client-centered approach. “Implementing stopgap solutions” explored the strategies employed and proposed by participants. Conclusion: This study aimed to understand the experiences of prescribers in prescribing assistive technology to immigrants. These insights could eventually help to develop strategies to improve immigrants' access to assistive technology, ultimately enhancing their independence and quality of life.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».