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Enregistrement W2762986865 · doi:10.7717/peerj.3879

A randomized control trial feasibility evaluation of an <i>m</i> Health intervention for wheelchair skill training among middle-aged and older adults

2017· article· en· W2762986865 sur OpenAlexafffund
Ed Giesbrecht, William C. Miller

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRandomized controlled trialPhysical therapyMedicineRehabilitationWheelchairTelerehabilitationQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)Physical medicine and rehabilitationPsychologyGerontologyHealth careNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Providing mobility skills training to manual wheelchair (MWC) users can have a positive impact on community participation, confidence and quality of life. Often such training is restricted or not provided at all because of the expense of, and limited access to, occupational and physical therapists before and after discharge. This is particularly true among middle-aged and older adults, who often have limited access to rehabilitation services and require more time to learn motor skills. A monitored MWC skills training home program, delivered using a computer tablet ( m Health), was developed as an alternative approach to service delivery. The purpose of this study was to evaluate the feasibility of implementing this m Health MWC skills training program among middle-aged and older adults. Methods A 2 × 2 factorial design randomized controlled trial (RCT) was used to compare the m Health intervention and control groups, with additional wheeling time as a second factor. Community-dwelling MWC users aged 55 and older, who had used their MWC for less than two years and propelled with two hands, were recruited. Feasibility outcomes related to process, resources, management and treatment criteria were collected. Results Eighteen participants were recruited, with a retention rate of 94%. Mean (±SD) duration for the first and second in-person training sessions were 90.1 ± 20.5 and 62.1 ± 5.5 min, respectively. In the treatment group, 78% achieved the minimum amount of home training (i.e., 300 min) over four weeks and 56% achieved the preferred training threshold (i.e., 600 min). Trainers reported only seven minor protocol deviations. No tablets were lost or damaged and there was one incident of tablet malfunction. No injuries or adverse incidents were reported during data collection or training activities. Participants indicated 98% agreement on the post-treatment benefit questionnaire. Discussion Overall, the study protocol enabled implementation of the intervention in a safe, efficient and acceptable manner. Participant recruitment proved to be challenging, particularly gaining access to individuals who might benefit. Resource issue demands were acceptable for administration of the intervention; data collection was more time-consuming than anticipated but could be reduced with minor revisions. Participant retention and home program treatment adherence was high; both participant and trainer burden was acceptable. Treatment group participants reported a positive experience and clinical benefits from training program. The findings suggest a full-scale RCT evaluating the clinical impact of the Enhancing Participation In the Community by improving Wheelchair Skills (EPIC Wheels) intervention is warranted, provided the recruitment issues are addressed through collaborative partnerships and active recruitment 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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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