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Record W3129776912 · doi:10.82308/7895

Use of technology in Canadian occupational therapists' practices with older adults: A nationwide survey

2019· article· en· W3129776912 on OpenAlexaboutno aff
Aline Aboujaoudé

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typearticle
Languageen
FieldHealth Professions
TopicOccupational Therapy Practice and Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGerontologyMedicineFamily medicineMedical educationNursingPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) est un moyen novateur de soutenir l'indépendance des personnes âgées pour qu'elles puissent vieillir chez soi si désiré. Les produits technologiques destinés au maintien de l'indépendance, à la participation sociale, et aux besoins en qualité de vie des personnes âgées, offrent la possibilité d'aider les ergothérapeutes à soutenir les services de soins à domicile. À notre connaissance, aucune étude n'a investigué les connaissances actuelles des ergothérapeutes canadiens sur ces technologies et les facteurs influençant leur utilisation et recommandation en pratique. L'objectif du projet est de décrire l'état des connaissances sur les TIC des ergothérapeutes canadiens et d'identifier les facteurs associés à leur utilisation et recommandation en pratique. Un sondage pancanadien a été déployé en ligne. Celui-ci comprenait des questions démographiques ainsi que sur la pratique clinique et les technologies. Les organisations professionnelles des ergothérapeutes de chacune des provinces et territoires ont été contactées afin d'inviter leurs membres à remplir le sondage. Des statistiques descriptives, des analyses khi-carré et des analyses de régression logistique ont été réalisées. Nous avons reçu 874 réponses au sondage et 681 étaient complètes. Parmi celles-ci, 387 des répondants ont rapporté travailler avec une clientèle gériatrique ou gériatrique et adulte. Parmi eux, 177 (45.7%) ont rapporté être familier avec la technologie, mais seulement 48 (12.4%) ont déclaré l'utiliser en pratique. La majorité des répondants étaient des femmes travaillant dans les provinces du Québec et de la Colombie-Britannique. La majorité des utilisateurs de technologies ont plus de 45 ans et plus de 10 ans d'expérience clinique. Le plus souvent, ils ont rapporté recommander des technologies pour aides à la communication (97.9%), suivie des technologies traitant des incapacités liées à la cognition (79.2%). Parmis celles soutenant la communication, les plus courantes sont les applications de synthèse vocale pour ordinateurs, tablettes ou téléphones intelligents (33%). Les plus courantes pour la cognition sont celles pour la stimulation cognitive sur tablettes ou téléphones intelligents (48%). La régression logistique univariée a montré que les probabilités d'utilisation de technologies en clinique augmentaient si les ergothérapeutes étaient plus âgés (âgé de 35-45 ans (OR: 3.40); âgé de plus de 45 ans (OR: 5.23); par comparaison au groupe d'âge de 24-34 ans), avaient plus de 10 ans d'expérience (OR: 2.65), offraient un service de réadaptation professionnelle (OR: 2.74), traitaient des problèmes de déglutition (OR: 6.25), et travaillaient dans un hôpital/établissement de réadaptation (OR: 2.74). Les probabilités étaient négativement associées si les ergothérapeutes offraient des services hospitaliers d'évaluation (OR: .28), traitaient une clientèle atteinte de démence (et syndromes associés) (OR: .035) et travaillaient dans un hôpital (OR: .34). Dans la régression logistique multivariée, seule le nombre d'années d'expérience clinique restait positivement associé à l'utilisation de la technologie en pratique (OR: 2.43) et le travail dans un hôpital général ainsi que le traitement de la démence (et syndromes associés) restaient négativement associés à l'utilisation de la technologie (OR: .378 et .415 respectivement). Les résultats soulignent que les ergothérapeutes manquent de connaissances sur les TIC pouvant être utilisées dans leur pratique avec les personnes âgées. De plus, une connaissance des TIC ne suffit pas pour en garantir l'utilisation. Les facteurs environnementaux, personnels, et professionnels, doivent être pris en compte lors de la préparation des recommandations pour la mise en pratique de l'utilisation de la technologie. Des recherches supplémentaires sont nécessaires afin d'élucider les facilitateurs et les obstacles à l'adoption de la technologie en pratique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.116

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.007
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.080
GPT teacher head0.394
Teacher spread0.314 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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