Barriers to the Implementation of Constraint-Induced Movement Therapy Into Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Constraint-induced movement therapy (CIMT) has been studied for many years in the treatment of the hemiplegic upper extremity (UE). However, there has been limited adoption of the protocol in daily practice. METHODS: In this article, we review the CIMT literature specifically for meta-analysis, randomized controlled trials (RCTs), recent case reports, case series, and pilot studies of CIMT in the adult poststroke population to identify barriers to implementation. RESULTS: The following barriers have been identified: (a) limited generalizability, (b) resource intensity, (c) therapist factors, (d) patient factors, and (e) uncertainty regarding the emerging debate that the gains seen may be a result of intense, task-specific therapy focused on the use of the more affected UE and not specific to the protocol. CONCLUSIONS: CIMT has positive outcomes in the treatment of a select group of stroke survivors. Many national guidelines of stroke rehabilitation recommend that CIMT be used when appropriate, however adoption into practice has been limited. The issue of generalizability is being addressed by expanding protocol application to other populations. Resource intensity, with respect to cost and therapist time, is a major concern and has lead to the development of novel modes of service delivery. The benefit seen with CIMT may actually be the result of exposure to intense, task-specific therapy with a focus on the use of the more affected UE, but more research into this area is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,287 | 0,624 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».