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Enregistrement W2062739803 · doi:10.4236/ojtr.2014.22013

Exploring Factors in the Systematic Use of Outcome Measures: A Multi-Disciplinary Rehabilitation Team Perspective

2014· article· en· W2062739803 sur OpenAlexafffund
Diana Zidarov, Lise Poissant

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Therapy and Rehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensInstitut de Readaptation Gingras Lindsay de MontrealCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-Réadaptation
Mots-clésRehabilitationMultidisciplinary approachOutcome (game theory)Quality managementProcess managementPerspective (graphical)Process (computing)Focus groupMedical educationPsychologyMedicineQualitative researchNursingApplied psychologyOperations managementPhysical therapyComputer scienceEngineeringBusinessManagement systemPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The implementation of routine outcome measurement was initiated as a quality improvement initiative in a unit delivering intensive functional rehabilitation for people with lower limb amputation. Two years post-implementation, completion rates remained low which raised the need to gain an indepth understanding of the factors that might impact the systematic use of Outcome Measures (OMs). Method: A qualitative exploratory study embedded in the ongoing quality improvement initiative was designed. Data were gathered through a focus group with members of a multidisciplinary rehabilitation team. A deductive content analysis was performed using Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) as a guide to explore factors that impact routine outcome measurement. Results: Respondents perceived OMs as valid and offering clear advantages in clinical practice. At the organizational level, lack of fit with clinical practice, loss of project leaders and lack of clear management directives had negative repercussions on the use of OMs. Conclusion: Our results suggest that a dedicated project leader throughout the implementation process and effective communication may contribute to bypassing barriers associated to practice changes leading to a more systematic use of OMs among clinicians.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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