Physical Therapists' Use of Functional Electrical Stimulation for Clients With Stroke: Frequency, Barriers, and Facilitators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Best practice guidelines for stroke rehabilitation recommend functional electrical stimulation (FES) to improve gait and upper extremity function. Whether these guidelines have been implemented in practice is unknown. OBJECTIVE: The purposes of this study were: (1) to determine the frequency with which physical therapists use FES to address common therapeutic goals poststroke and (2) to identify the barriers to and facilitators of FES use. DESIGN: This was a cross-sectional, survey study. METHODS: A valid and reliable online survey was sent to Canadian physical therapists. Questions about demographic characteristics, FES use, knowledge of FES literature, and barriers and facilitators were posed. Closed-ended questions were analyzed with descriptive statistics and index scoring to produce summary scores. Pearson or point-biserial correlation coefficients correlated FES use with demographic variables. Open-ended questions about barriers and facilitators were analyzed by 3 researchers using a conventional content analysis. RESULTS: Two hundred ninety-eight physical therapists responded. Use of FES for clients with stroke was low for all therapeutic goals queried (improve walking, arm function, muscle strength and endurance, and sensation; prevent shoulder subluxation; and decrease spasticity). However, 52.6% of the respondents stated that they would like to increase their use of FES. More than 40% of the respondents were unsure of the strength of the evidence supporting FES for stroke care. Physical therapists with postgraduate FES training were more likely to use FES (r=.471, P<.001). A lack of access to resources, such as time, equipment, and training, was the most frequently cited barrier to FES use. LIMITATIONS: As an observational study, cause-and-effect relationships for FES use cannot be identified. CONCLUSIONS: Functional electrical stimulation is not widely used by physical therapists in stroke rehabilitation. Improving access to resources-in particular, continuing education-may facilitate the implementation of FES into clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».