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Enregistrement W2098919406 · doi:10.2522/ptj.20110130

Clinical Decision Making in Exercise Prescription for Fall Prevention

2012· article· en· W2098919406 sur OpenAlexaff
Romi Haas, Stephen Maloney, Eva Pausenberger, Jennifer L. Keating, Jane Sims, Elizabeth Molloy, Brian Jolly, Prue Morgan, Terry Haines

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensKingston Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyExercise prescriptionMedical prescriptionFall preventionMedicinePhysical therapyPsychologyHuman factors and ergonomicsApplied psychologyPoison controlNursingMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical therapists often prescribe exercises for fall prevention. Understanding the factors influencing the clinical decision-making processes used by expert physical therapists working in specialist fall and balance clinics may assist other therapists in prescribing exercises for fall prevention with greater efficacy. OBJECTIVES: The objective of this study was to describe the factors influencing the clinical decision-making processes used by expert physical therapists to prescribe exercises for fall prevention. DESIGN: This investigation was a qualitative study from a phenomenological perspective. METHODS: Semistructured telephone interviews were conducted with 24 expert physical therapists recruited primarily from the Victorian Falls Clinic Coalition. Interviews focused on 3 exercise prescription contexts: face-to-face individual therapy, group exercise programs, and home exercise programs. Interviews elicited information about therapist practices and the therapist, patient, and environmental factors influencing the clinical decision-making processes for the selection of exercise setting, type, dosage (intensity, quantity, rest periods, duration, and frequency), and progression. Strategies for promoting adherence and safety were also discussed. Data were analyzed with a framework approach by 3 investigators. RESULTS: Participants described highly individualized exercise prescription approaches tailored to address key findings from physical assessments. Dissonance between prescribing a program that was theoretically correct on the basis of physiological considerations and prescribing one that a client would adhere to was evident. Safety considerations also were highly influential on the exercise type and setting prescribed. Terminology for describing the intensity of balance exercises was vague relative to terminology for describing the intensity of strength exercises. CONCLUSIONS: Physical therapists with expertise in fall prevention adopted an individualized approach to exercise prescription that was based on physical assessment findings rather than "off-the-shelf" exercise programs commonly used in fall prevention research. Training programs for people who prescribe exercises for older adults at risk of falling should encompass these findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations67
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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