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Record W7056433315

Évaluation de l'utilisation d'un chien d'assistance par des usagers de fauteuil roulant manuel : exploration des impacts sur la participation sociale et la mobilité

2010· other· fr· W7056433315 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2010
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTest (biology)RecklessnessMatch play
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, environ 595 690 personnes vivent avec une incapacité liée à la mobilité qui limite leurs déplacements. La capacité de se déplacer est une habilité élémentaire et nécessaire pour atteindre un certain niveau de qualité de vie. L'utilisation de fauteuils roulants à propulsion manuelle est physiquement exigeant, relativement inefficace, et peut entraîner de la douleur et une dégénérescence précoce aux membres supérieurs. La fréquence et l'intensité de la douleur est reliée à la durée d'utilisation d'un fauteuil roulant. La prévalence de ce problème se situe entre 32 et 100 % des usagers et après 20 ans d'utilisation, 100 % des usagers rapportent des douleurs aux épaules. Les chiens d'assistance peuvent venir en aide à ces personnes. Ils sont entraînés pour réaliser une variété de tâches comme ouvrir les portes, apporter le téléphone, ramasser des objets au sol et finalement tirer le fauteuil roulant. Utiliser le chien pour tirer le fauteuil roulant permet aux usagers d'utiliser leur fauteuil roulant avec moins d'effort et de travail. Ainsi, le chien d'assistance, agissant comme un facilitateur environnemental en complémentarité au fauteuil roulant, pourrait à la fois prévenir une utilisation excessive des membres supérieurs et faciliter la réalisation de certaines habitudes de vie, en aidant à franchir des obstacles de l'environnement physique. L'objectif de ce mémoire est de documenter de façon prospective la contribution d'un chien d'assistance sur la mobilité des usagers de fauteuil roulant manuel. Des mesures ont été prises dans le domaine de la mobilité par l'utilisation du Wheelchair Skills Test et d'une adaptation du test de marche de 12 minutes . Les douleurs aux épaules ont été mesurées avec le Wheelchair Users Shoulder Pain Index . La perception de la qualité de vie et la participation sociale ont, respectivement, été étudiées à l'aide de l'indice de perception de la qualité de vie et de la Mesure des habitudes de vie . Onze participants, quadriplégiques de niveau inférieur et paraplégiques utilisant exclusivement un fauteuil roulant manuel ont été évalués à trois reprises. La première évaluation était faite avant l'attribution du chien (Tl), la seconde l'était à la fin de la période de 19 jours d'entraînement de l'usager avec son chien (T2) et finalement, la dernière, après sept mois passés avec le chien (T3). Les résultats indiquent une augmentation significative des habiletés en fauteuil roulant, de la participation sociale et de la perception de la qualité de vie. La distance couverte en un temps donné est grandement améliorée et les efforts pour y parvenir son significativement moindres. Les douleurs aux épaules sont aussi diminuées de façon significative. Ce projet s'inscrit dans une démarche entreprise par le Ministère de la Santé et des Services Sociaux (MSSS) dans son énoncé d'orientation ministérielle en déficience physique pour 2004 -- 2009. Il y souligne qu'"Il est important de satisfaire des besoins qui ne sont pas satisfaits (ex. : fournir des chiens d'assistance") . Cette étude exploratoire a permis de recueillir des données de base qui serviront à l'élaboration de projets de plus grande envergure qui permettront de satisfaire la demande de l'Agence d'Évaluation des Technologies et des Modes d'Intervention en Santé (AETMIS) visant à évaluer l'utilisation du chien d'assistance.

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)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.159
Threshold uncertainty score0.320

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.022
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.228 · 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 designQualitative
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".

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Citations0
Published2010
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