Intervención de terapia ocupacional con tecnologías asistivas de bajo costo en jugadores de básquetbol en sillas de ruedas
Bibliographic record
Abstract
Introducción. El básquetbol en silla de ruedas (BSR) es uno de los deportes paralímpicos más practicados por personas con discapacidad (PCD) en Chile. Para su práctica se requieren tecnologías asistivas (TA) que brinden mayor control y movilidad; sin embargo, el elevado costo económico de estos elementos subraya la necesidad de implementar alternativas más asequibles. Objetivo. Evaluar el efecto de las TA de bajo costo implementadas por terapeutas ocupacionales en la satisfacción percibida por atletas de BSR afiliados a un club deportivo de Santiago de Chile (Chile). Métodos. Estudio preexperimental con enfoque de pre-prueba/post-prueba realizado en un único grupo de intervención. La muestra estuvo compuesta por cinco participantes que completaron el formulario de Evaluación de Predisposición de Dispositivos de Tecnología Asistiva y el cuestionario Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology 2.0. Se realizó un análisis descriptivo de los instrumentos, seguido por la aplicación de la prueba de Wilcoxon para detectar diferencias estadísticamente significativas. El proceso de intervención se realizó en seis sesiones que fueron desde la presentación de la propuesta hasta la entrega y uso de las TA. Resultados. La implementación de TA de bajo costo mejoró la satisfacción de los atletas de BSR a pesar de no encontrarse diferencias estadísticamente significativas. Los costos de este tipo de intervención son considerablemente menores a los de las opciones comerciales. Conclusión. La receptividad positiva de los atletas subraya la importancia de considerar los beneficios y la adaptabilidad en el desarrollo de TA, destacando que las tecnologías de bajo costo personalizadas pueden ser una estrategia clave de intervención implementada por terapeutas ocupacionales en programas deportivos para PCD.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".