Best practise use in stroke rehabilitation: From trials and tribulations to solutions!
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,239 | 0,538 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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.
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 ».