Examining the Use of Constraint-Induced Movement Therapy in Canadian Neurological Occupational and Physical Therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the use of constraint-induced movement therapy (CIMT) in Canadian neurological occupational and physical therapy. METHOD: An online survey was completed by occupational and physical therapists practising in Canadian adult neurological rehabilitation. We measured participants' practices, perceptions, and opinions in relation to their use of CIMT in clinical practice. RESULTS: A total of 338 surveys were returned for a 13% response rate; 92% of respondents knew of CIMT, and 43% reported using it. The majority (88%) of respondents using CIMT employed a non-traditional protocol. Self-rating of level of CIMT knowledge was found to be a significant predictor of CIMT use (p≤0.001). Commonly identified barriers to use included "patients having cognitive challenges that prohibit use of this treatment" and "lack of knowledge regarding treatment." CONCLUSIONS: Although the majority of respondents knew about CIMT, less than half reported using it. Barriers to CIMT use include lack of knowledge about the treatment and institutional resources to support its use. Identifying and addressing barriers to CIMT use-for example, by using continuing professional education to remediate knowledge gaps or developing new protocols that require fewer institutional resources-can help improve the feasibility of CIMT, and thus promote its clinical application.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».