Clinician perspectives on cross-education in stroke rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cross-education is a neural phenomenon where strength of an untrained muscle improves after unilateral training of the opposite homologous muscle. It has been extensively studied in healthy populations and shows promise for post-stroke rehabilitation. The purpose of this study is to understand current post-stroke upper extremity rehabilitation practice; clinician's perspectives on cross-education and; facilitators and barriers to implementation of a cross-education intervention. MATERIALS AND METHODS: This qualitative study used an interpretive description framework. Twenty-three occupational therapists and two physiotherapists who worked with individuals with stroke were interviewed. Digital audio files were transcribed and then line-by-line coding for units of information was conducted by two investigators. A third investigator, who was not present during the interviews, participated in category development. RESULTS AND CONCLUSIONS: Cross-education is paradoxical yet promising was the primary theme. This theme was elucidated by three descriptive categories: (1) therapists worked in a forced-use paradigm; (2) there was gap in current practice for those with more severe impairments in arm function; and (3) cross-education used as an adjunct could be useful within current practice for specific patients. Therapists suggested that educational materials for clinicians, patients, and patient families would be essential to the success of cross-education to explain training the less affected limb. This study provides important foundational information about clinician perspectives that will facilitate future translational research in this area. Implications for rehabilitation Cross education, or training the stronger arm to increase strength in the weaker arm, is an intervention particularly appropriate for people with stroke who have severe impairments in arm strength. This intervention should not replace the forced use paradigm, but may be a useful adjunct in rehabilitation. Therapists perceived that education of patients, families, therapists, and doctors would be critical for cross education to be implemented successfully - as it is opposite the forced use paradigm that characterizes most of stroke rehabilitation.
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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 | 0,033 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».