Fostering evidence-based practice in community-based rehabilitation: Strategies for implementation
Notice bibliographique
Résumé
Occupational therapists around the world are taking up the challenge to implement an evidence-based practice approach to the development of occupational therapy services. The emphasis in applying evidence-based practice within occupational therapy has been strongly biomedical in focus. In South Africa, many occupational therapists work in communities where their work is largely community-based rehabilitation. With no examples of how evidence-based practice can be applied in such settings, therapists have struggled with how it may be used to inform their practice. This paper explores the concepts of evidence-based practice and community-based rehabilitation, and illustrates how evidence-based practice can be applied within community-based rehabilitation. Examples are provided to show how evidence-based practice can realistically be applied in community-based rehabilitation programmes with the intention of empowering therapists to begin using evidence as a basis for their practice. It further explores how evidence-based practice can be used by occupational therapists to inform decision-making related to the development of community-based rehabilitation programmes and services.Key words: evidence-based practice, community-based rehabilitation, occupational therapy, practice-based evidence
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 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 | 0,487 | 0,452 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,016 |
| Communication savante | 0,030 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,047 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».