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Enregistrement W2169589887 · doi:10.2340/16501977-0106

Practice Style Traits: Do they help explain practice behaviours of stroke rehabilitation professionals?

2007· article· en· W2169589887 sur OpenAlexaffabout
Nicol Korner‐Bitensky, Anita Menon-Nair, Aliki Thomas, Elizabeth Boutin, Alaa M Arafah

Notice bibliographique

RevueActa Dermato Venereologica · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionRehabilitationPsychologyEvidence-based practiceMedicineClinical psychologyNursingAlternative medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: The gap in knowledge translation from research to clinical practice is under scrutiny in stroke rehabilitation. One possible reason for this gap may be a poor understanding of clinicians' practice style traits and how they influence practice behaviours. OBJECTIVES: To identify the prevalence of practice style traits in physical therapists and occupational therapists working in stroke rehabilitation and, to explore associations between these traits and practice behaviours, where practice behaviours are defined as the clinicians' reasons for choosing assessments and interventions used in practice. The influence of more traditional personal and organizational factors on practice behaviours was also explored. DESIGN: Cross-sectional survey of a representative random sample of 243 clinicians (117 occupational therapists and 126 physical therapists) working across the continuum of stroke care in Ontario, Canada. METHODS: A telephone-administered validated clinical practice survey elicited information in 4 areas: practice style traits using the validated Practice Style Questionnaire, therapists' reasons for choosing assessments and interventions (practice behaviours), personal factors and organizational factors. RESULTS: For both disciplines, the most prevalent trait was pragmatist and the least prevalent was seeker. Seekers were the most likely to use evidence-based reasons for choosing assessments, but this finding did not reach significance (chi2 = 5.430, df = 3; p = 0.14). The most typical reason for choosing an intervention was that the clinician had learned it during professional training, an interesting finding given that approximately half of clinicians had more than 10 years of experience. Of the 21 potential explanatory variables examined, few explained clinicians' reasons for choosing assessments or interventions. CONCLUSION: While understanding practice traits is not going to be the single solution to closing the knowledge translation gap, it may help to guide best practice implementation strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,411 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations43
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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