Prescribing upper limb exercises after stroke: A survey of current UK therapy practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the current practice of physiotherapists and occupational therapists in prescribing upper limb exercises to people after stroke and to explore differences between professions and work settings. DESIGN: A cross-sectional survey design. PARTICIPANTS: Occupational therapists and physiotherapists working in UK stroke rehabilitation. RESULTS: The survey's response rate was 21.0% (n = 322); with 295 valid responses. Almost two thirds of therapists (64.7%, n = 191) agreed that they always prescribe upper limb exercises to a person with stroke if they can actively elevate their scapula and have grade 1 finger/wrist extension. Most therapists (98.6%, n = 278) prescribed exercises to be completed outside of therapy time, with exercises verbally communicated to family. Standardised upper limb specific outcome measures were used to evaluate the prescribed exercises by 21.9% (n = 62) OF THERAPISTS. DIFFERENCES WERE FOUND BETWEEN PROFESSIONS AND ACROSS WORK SETTINGS. CONCLUSION: The majority of prescribed upper limb exercises were of low intensity (range of motion or stretching exercises) rather than repetitive practice or strengthening exercises. The use of standardised outcome measures was low. Progression of exercises and the provision of written instructions on discharge occur less frequently in inpatient settings than outpatient and community settings.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».