Bibliographic record
Abstract
본 연구의 목적은 노인환자들을 대상으로 기본 정보, 휠체어 사용 시 문제점, 휠체어 사용 만족도와 관련된 사용실태 및 요구사항을 조사하여 노인 환자의 휠체어 사용 시 문제점과 어려움을 파악하고, 결과를 토대로 노인 환자의 올바른 휠체어 사용을 위한 대안을 제시하고자 함이었다. 설문지를 통해 조사를 실시하였으며, 설문지는 구현모 등(2005)이 개발한 장애인 휠체어 사용에 대한 설문지와 Quebec User Evaluation of Satisfaction with assistive Technology 2.0을 수정, 보완하여 구성하였다. 150부의 설문지 중 120부를 회수하였으며, 이 중 1부를 제외한 119부에 대한 빈도분석을 실시하였다. 분석 결과 신체적 손상에서 관절통증을 호소하는 경우가 가장 많았고 휠체어 사용 시 불편함을 느끼는 부위는 허리, 골반 부위가 경우가 많았으며, 휠체어 사용 시 불편함을 느끼는 상황은 경사 이동 시 불편함을 느끼는 경우가 가장 많았다. 대상자의 휠체어 사용 만족도는 다양한 면에서 사용자들이 ‘보통’으로 응답했다. 휠체어 조작 능력에서는 수동휠체어의 경우 공통적으로 휠리, 층 오르고 내리기, 턱 통과하기에서 어려움을 느끼고 있었으며, 전통휠체어의 경우 틸트와 디클라인 사용, 모터 분리와 조립, 배터리와 충전기 사용에 어려움을 느끼고 있었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 노인환자의 관절 통증을 줄이고 허리와 골반 부위의 불편함을 줄일 수 있고 경사 이동 시 수월한 휠체어의 디자인 및 외형을 갖출 필요가 있다는 것을 알 수 있다. 추후 휠체어 사용 시 노인 환자들이 느끼는 불편함을 줄이고 만족도를 높일 수 있도록 정기적인 실태조사가 필요할 것으로 생각된다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".