Implementing a novel dance intervention in rehabilitation: perceived barriers and facilitators
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify clinicians' perceptions regarding the facilitators and barriers to the use of dance in rehabilitation. METHODS: This study used a qualitative descriptive design. Three focus groups were conducted with clinicians across three purposively selected rehabilitation centers. Data were analyzed using thematic content analysis. RESULTS: Fourteen allied health-care professionals (six occupational therapists, six physical therapists, and two social workers) with previous dance experience participated in this study. Four main themes emerged from the analysis representing the personal and organizational factors influencing on the implementation of dance interventions: (1) Clinician's dance experience and training, (2) Interest and personal beliefs towards using dance as a potential intervention, (3) Support from the organization of the institution, and (4) Available resources. Although each site was different, the main factors acting as barriers and facilitators were similar for all three sites. CONCLUSION: The identification of the barriers and facilitators to implementing dance in rehabilitation is the first step to support the translation of knowledge about dance. A tailored approach designed for clinicians and managers should address the main barriers to knowledge use about dance, as a potential rehabilitation modality for individuals with disabilities. IMPLICATIONS FOR REHABILITATION: Personal and organizational factors can act simultaneously as barriers and facilitators to the implementation of a dance intervention. Lack of time for professional development and lack of support from the organization are the main barriers to the uptake of knowledge about dance in rehabilitation. A knowledge translation strategy addressing the barriers to knowledge use is helpful for clinicians and managers facilitating the implementation of dance in rehabilitation settings.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».