Barriers and Facilitators to Using Knee Gait Analysis Report Findings in Physiotherapy Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gait analysis can be used by physiotherapists to better understand the causes and consequences of knee pain. However, its use is not widespread among clinicians working with this clientele. Objective: To identify the barriers and facilitators to using a gait analysis data report in the evaluation and treatment of patients with knee pain. Design: A qualitative descriptive study design was used. Methods: Eleven physiotherapists received training on the principles of knee gait analysis assessment and data interpretation. Each physiotherapist was instructed to send two knee patients for a gait analysis assessment and then incorporate these new data into their practice with these patients. A semi-structured interview was conducted to ascertain the physiotherapist’s perception of the barriers and facilitators to using gait analysis. The verbatim transcripts were analyzed using content analysis software (NVivo 9). Results: The main barriers were as follows: 1) difficulty interpreting the gait analysis data report; 2) gait analysis testing procedures appear lengthy and complex; and 3) cost involved. The facilitators were: 1) gait analysis is perceived as being useful, especially for complex cases; 2) assessment protocol and data are perceived as valid and reliable; and 3) favorable perception of kinematic analysis by work colleagues. Conclusion: We were able to pinpoint the barriers and facilitators likely to promote the use of gait analysis in physiotherapy practice among knee injury patients. These barriers and facilitators are more related to the potential user (physiotherapist) and to the organizational and human environment than to gait analysis itself.
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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 | 0,038 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».