Exploring the Feasibility of Videoconference Delivery of a Self-Management Program to Rural Participants with Stroke
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Moving On after STroke (MOST(R)) is a multimodal, psycho-educational, and exercise self-management program for people with stroke and their caregivers. The objective of this study was to explore the feasibility of videoconference delivery to rural communities. Seven participants, their caregivers, and two facilitators formed one group, located in an urban center. Five participants and their caregivers from two remote locations were connected by videoconference. Feasibility was assessed by examining recruitment and attendance rates; program adaptations; and participant, facilitator, and staff perceptions. Data sources included logs, surveys, focus groups, and interviews. To examine preliminary outcomes, goal attainment, balance, mood, participation, and walking endurance were measured pre-, post-, and 3 months following intervention. Twelve participants were recruited in 3 weeks. Attendance rates were 89.8% for the local group and 70.4% for the remote group. Program adaptations, facilitation strategies, and involvement of onsite support promoted the success of the videoconference delivery. Participants reported that the program provided people with stroke as well as caregivers with greater awareness of stroke, increased social support, and improved ability to cope. They reported a decrease in loneliness by sharing with others in a similar situation, even if they were in a different community. Pre-post improvements were seen in goal setting, mood, balance, balance confidence, and walking endurance. Videoconferencing is a feasible method for the dissemination of the MOST program to rural areas. This form of delivery is associated with improvements in goal achievement, mood, balance, and endurance, and is well received by all participants.
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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 | 0,001 | 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 découle