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Enregistrement W2158333506 · doi:10.3109/09638280903214640

Best practise use in stroke rehabilitation: From trials and tribulations to solutions!

2009· article· en· W2158333506 sur OpenAlexaff
Anita Menon, Nicol Korner Bitensky, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationKnowledge translationBest practiceBest evidenceMedical educationStroke (engine)Psychological interventionMedicineDisseminationPsychologyNursingKnowledge managementPhysical therapyPolitical scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This article explores the use of best practises among stroke rehabilitation professionals, salient barriers that influence their knowledge uptake/application and effective knowledge translation (KT) strategies that meet the needs of this clinician group. METHOD: Relevant literature on evidence-based practise in stroke rehabilitation and the use of KT strategies among rehabilitation professionals is summarised and discussed. RESULTS: Although adherence to rehabilitation guidelines translates into improved patient outcomes, best practises are not routinely applied by clinicians when treating individuals with a stroke. Lack of protected work time to search and appraise the research literature is by far the largest organisational barrier to knowledge uptake/application. Personal barriers, such as the lack of confidence and skills to interpret, synthesise and apply research findings, also limit clinicians' uptake of best practises. Studies involving rehabilitation professionals found that active KT strategies were more effective than passive strategies to produce change in their evidence-based knowledge and practise behaviours. As such, interactive e-learning resources are likely to be a relevant KT solution to meet rehabilitation professionals' specific learning needs, guide their clinical decision-making and ultimately increase their best practise behaviours. CONCLUSION: We have the knowledge of best practises in stroke rehabilitation, a means to disseminate that knowledge internationally through interactive e-learning resources, and information about effective KT interventions. With these opportunities in place, rehabilitation professionals can expand their capacity by adopting stroke best practises and producing better outcomes for patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,239
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,538
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2390,538
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0180,022
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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