Using scoping review methods to describe current capacity and prescribe change in Canadian SCI rehabilitation service delivery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the methodology used to conduct a scoping review of spinal cord injury (SCI) rehabilitation service delivery in Canada, and to explain the reporting process intended to advance future service delivery. EVIDENCE ACQUISITION: A SCI rehabilitation framework derived from the International Classification of Function, Disability and Health was developed to describe the goals and interprofessional processes of rehabilitation. An adapted Arksey and O'Malley (2005) methodological framework was used to conduct a scoping review of SCI rehabilitation services in Canada. Data were obtained from multiple relevant sources via survey (N = 3572 data fields) from 13 of 15 Canadian tertiary SCI rehabilitation sites, systematic reviews, white papers, literature reviews, clinical practice resources, and clinicians. Multidisciplinary teams of content experts (N = 17), assisted with data interpretation and validation by articulating practice trends, gaps, and priorities. EVIDENCE SYNTHESIS: The findings will be presented in an atlas, which includes aggregate national data regarding impairment and demographic characteristics, service utilization, available resources (staff and capital equipment), specialized services, local expertise, and current best practice indicators, outcome measures, and clinical guidelines. Data were collated and synthesized relative to specific rehabilitation goals. The current state of SCI rehabilitation service delivery (specific to each rehabilitation goal) is summarized in a report card within three domains, knowledge generation, clinical application, and policy change, and specifies key 2020 priorities. CONCLUSION: These findings should prompt critical evaluation of current Canadian SCI rehabilitation service delivery while specifying enhancements in knowledge generation, clinical application and policy change domains likely to assist with achievement of best practices by 2020.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».