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Enregistrement W2527805357 · doi:10.1186/s12913-016-1807-6

A knowledge translation intervention to enhance clinical application of a virtual reality system in stroke rehabilitation

2016· article· en· W2527805357 sur OpenAlexafffund
Danielle Levac, Stephanie Glegg, Heidi Sveistrup, Heather Colquhoun, Patricia A. Miller, Hillel M. Finestone, Vincent DePaul, Jocelyn E. Harris, Diana Velikonja

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensQueen's UniversityMcMaster UniversityHamilton Health SciencesUniversity of TorontoUniversity of OttawaÉlisabeth Bruyère HospitalSunny Hill Health Centre for Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Stroke NetworkOntario Ministry of Health and Long-Term CareCanadian Child Health Clinician Scientist ProgramBC Children's HospitalHamilton Health Sciences
Mots-clésUsabilityKnowledge translationRehabilitationPsychological interventionMedicineIntervention (counseling)Virtual realityLikert scaleSystem usability scaleOccupational therapyExperiential learningPhysical therapyMedical educationPsychologyNursingHuman–computer interactionKnowledge managementHeuristic evaluationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite increasing evidence for the effectiveness of virtual reality (VR)-based therapy in stroke rehabilitation, few knowledge translation (KT) resources exist to support clinical integration. KT interventions addressing known barriers and facilitators to VR use are required. When environmental barriers to VR integration are less amenable to change, KT interventions can target modifiable barriers related to therapist knowledge and skills. A multi-faceted KT intervention was designed and implemented to support physical and occupational therapists in two stroke rehabilitation units in acquiring proficiency with use of the Interactive Exercise Rehabilitation System (IREX; GestureTek). The KT intervention consisted of interactive e-learning modules, hands-on workshops and experiential practice. Evaluation included the Assessing Determinants of Prospective Take Up of Virtual Reality (ADOPT-VR) Instrument and self-report confidence ratings of knowledge and skills pre- and post-study. Usability of the IREX was measured with the System Usability Scale (SUS). A focus group gathered therapist experiences. Frequency of IREX use was recorded for 6 months post-study. Eleven therapists delivered a total of 107 sessions of VR-based therapy to 34 clients with stroke. On the ADOPT-VR, significant pre-post improvements in therapist perceived behavioral control (p = 0.003), self-efficacy (p = 0.005) and facilitating conditions (p =0.019) related to VR use were observed. Therapist intention to use VR did not change. Knowledge and skills improved significantly following e-learning completion (p = 0.001) and was sustained 6 months post-study. Below average perceived usability of the IREX (19th percentile) was reported. Lack of time was the most frequently reported barrier to VR use. A decrease in frequency of perceived barriers to VR use was not significant (p = 0.159). Two therapists used the IREX sparingly in the 6 months following the study. Therapists reported that client motivation to engage with VR facilitated IREX use in practice but that environmental and IREX-specific barriers limited use. Despite increased knowledge and skills in VR use, the KT intervention did not alter the number of perceived barriers to VR use, intention to use or actual use of VR. Poor perceived system usability had an impact on integration of this particular VR system into clinical practice.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,426 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations111
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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