Exploring the Feasibility and Efficacy of a Telehealth Stroke Self-Management Programme: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Moving On after STroke (MOST) is an established self-management programme for persons with stroke and their care partners. Through 18 sessions over 9 weeks, each including discussion and exercise, participants learn about goal-setting, problem-solving, exercise, and community-reintegration skills. This study was undertaken to evaluate the feasibility and efficacy of telehealth delivery of MOST. METHOD: Efficacy was evaluated using an experimental non-randomized trial comparing a telehealth MOST intervention group (T-MOST) (n = 10) with a waiting list control group (WLC) (n = 8). Outcome measures included the Berg Balance Scale (BBS), the Reintegration to Normal Living Index, the Stroke-Adapted Sickness Impact Profile, Goal Attainment Scaling, and the Geriatric Depression Scale. The feasibility evaluation included attendance rates, focus groups, and facilitator logs. In MOST Telehealth, one co-facilitator was local and the other was connected by videoconference. RESULTS: Attendance rates for persons with stroke (83.9%, SD = 2.6) and care partners (76.7%, SD = 2.9) and participant and facilitator experiences indicated feasibility of this mode of programme delivery. There was a significant difference in BBS scores between the T-MOST group and the WLC group (mean difference -4.27, 95%CI: -6.66 to -1.87). Participants reported additional benefits, including increased motivation and awareness of partners' needs. Videoconferencing was reported to decrease their sense of isolation. CONCLUSION: It appears feasible to deliver the MOST programme with two facilitators, one connected by videoconference and one in person. In addition, preliminary evidence suggests that the programme is associated with improved well-being in persons with stroke and their care partners. Practitioners delivering self-management programmes may consider wider dissemination using videoconferencing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».