Using telerehabilitation to support people with multiple sclerosis: A qualitative analysis of interactions, processes, and issues across three interventions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction It is important to understand the interactions, processes, and issues that occur within telerehabilitation interventions to inform research and practice. The aim of this study was to identify the difficulties reported and intervention features that were captured as helpful in the notes written by occupational therapists during a telerehabilitation trial. Method Administrative documentation in the form of 60 subjective, objective, assessment, and plan notes were collected. The trial examined the effectiveness of three teleconference-delivered interventions: physical activity alone, fatigue management with physical activity, and contact-control social support for people with multiple sclerosis. Results Five themes emerged: desiring change, taking action, experiencing difficulty, infrastructure support, and relief and appreciation. Desiring change captured therapists’ observations of clients’ desire to manage symptoms and improve participation; it was most apparent at the beginning and supported clients’ taking action as the interventions progressed. Therapists identified their own difficulties with group facilitation and time management and clients’ difficulties with some intervention materials. Infrastructure support was reported to be helpful in minimizing some of these difficulties. In the end, the therapists expressed relief that the clients appeared to benefit from and appreciate the interventions. Conclusion This study highlights the need for and importance of providing resources and training to support teleconference-delivered interventions in 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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».