Delivering Intensive Rehabilitation in Stroke: Factors Influencing Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Background: The evidence base for stroke rehabilitation recommends intensive and repetitive task-specific practice, as well as aerobic exercise. However, translating these -evidence-based interventions from research into clinical practice remains a major -challenge. Objective: The objective of this study was to investigate factors influencing implementation of higher-intensity activity in stroke rehabilitation settings. Design: This qualitative study used a cross-sectional design. Methods: Semi-structured interviews were conducted with rehabilitation therapists from 4 sites across 2 Canadian provinces who had experience in delivering a higher-intensity intervention as part of a clinical trial (Determining Optimal post-Stroke Exercise [DOSE]). An interview guide was developed, and data were analyzed using implementation frameworks. Results: Fifteen therapists were interviewed before data saturation was reached. Therapists and patients generally had positive experiences regarding high-intensity interventions. However, therapists felt they would adapt the protocol to accommodate their beliefs about ensuring movement quality. The requirement for all patients to have a graded exercise test and the use of sensors (eg, heart rate monitors) gave therapists confidence to push patients harder than they normally would. Paradoxically, a system that enables routine graded exercise testing and the availability of staff and equipment contribute challenges for implementation in everyday practice. Conclusions: Even therapists involved in delivering a high-intensity intervention as part of a trial wanted to adapt it for clinical practice; therefore, it is imperative that researchers are explicit regarding key intervention components and what can be adapted to help ensure implementation fidelity. Changes in therapists' beliefs and system-level changes (staffing and resources) are likely necessary to facilitate higher-intensity rehabilitation in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».