TYYTYVÄISYYS SUKANVETOLAITTEESEEN : QUEST 2.0-kyselyn toteuttaminen Peruspalvelukeskus Oiva-liikelaitoksessa ja Parkanon kaupungissa
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyön tavoitteena oli selvittää sukanvetolaitteen käyttäjien tyytyväisyyttä saa¬maansa apuvälineeseen ja apuvälineprosessiin. Tutkimus toteutettiin hyödyntämällä QUEST 2.0-mittaria. QUEST (Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology) on 12 -kohtainen arviointimenetelmä, jonka avulla arvioidaan käyttäjän tyytyväisyyttä käyttämäänsä apuvälineeseen ja siihen liittyviin palveluihin.\n\nToimintaterapian perusajatuksena on, että aktiivinen osallistuminen merkityksellisiin toimintoihin tukee ihmisen terveyttä sekä hyvinvointia. Apuvälineen avulla voidaan edistää toimintaan osallistumista ja sen suorittamista. Apuvälineen käytön ja tyytyväisyyden tutkiminen on tärkeää, koska siten ammattilaiset saavat tietoonsa käyttöä lisääviä tekijöitä.\n\nTutkimus toteutettiin Peruspalvelukeskus Oiva-liikelaitoksessa ja Parkanon kaupungissa. Kysely lähetettiin 78 henkilölle, jotka olivat saaneet sukanvetolaitteen käyttöönsä vuoden 2004 jälkeen. 46 henkilöä vastasi ja palautti kyselyn, joten vastausprosentti oli 59 %. Niistä hyväksyttyjä vastauksia oli 36 vastaajalla. Keskiarvolla mitaten vastaajat olivat tyytyväisiä sekä sukanvetolaitteeseen että siihen liittyneeseen apuvälineprosessiin. Tyytyväisyydessä oli kuitenkin paljon hajontaa vastaajien välillä.\n\nVastaajien mukaan tärkeimmät tekijät liittyen apuvälineeseen ja sen prosessiin olivat käytön helppous, tarkoituksenmukaisuus, paino, turvallisuus ja luotettavuus, kestävyys sekä apuvä¬lineen käyttöön saamisen prosessi. Tutkimuksen avulla saatujen tulosten perusteella yhteis¬työtahot pystyivät muokkaamaan sukanvetolaitteen apuvälineprosessia tarpeelliseen suun¬taan. He myös saivat käyttökokemuksen QUEST 2.0-kyselystä.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.016 |
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".