Development and Evaluation of Self-Management and Task-Oriented Approach to Rehabilitation Training (START) in the Home: Case Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of stroke and subsequent level of disability will increase, as age is the greatest risk factor for stroke and the world's population is aging. Hospital admissions are too brief for patients to regain necessary function. Research to examine therapy delivered within the home environment has the potential to expedite relearning of function and reduce health care expenditures. PURPOSE: This case report describes the use of the knowledge-to-action cycle (KTA) to develop and evaluate an evidence-based approach for rehabilitation in the home that incorporates self-management and task-oriented functional training (TOFT) for people with stroke. CASE DESCRIPTION: The KTA cycle was used to guide adaptation of evidence from self-management and TOFT into an approach titled START (Self-Management and Task-Oriented Approach to Rehabilitation Training). Three stakeholder symposiums identified barriers and supports to implementation. Clinical practice leaders were engaged as partners in the development of the intervention. An online learning management system housed the resources to support therapist training. Therapist focus groups were conducted and stroke outcomes were used to assess patient response. OUTCOMES: Eight therapists completed 4 workshops and applied the home intervention in 12 people with stroke. A mentoring process for therapists included feedback from peers and experts after viewing treatment videos. Therapist response was determined from the focus groups; patient response was measured by standardized assessments. The therapists noted that the intervention was easier to implement with patients who were motivated and had minimal cognitive impairment. DISCUSSION: The KTA cycle provided a structure for the development of this evidence-based rehabilitation intervention, which was feasible to implement in the home. Further evaluation needs to be undertaken to assess the effectiveness of START.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».