A knowledge translation intervention designed using audit and feedback and the Theoretical Domains Framework for physical therapists working in inpatient rehabilitation: A case report
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Little is known about the process of engaging key stakeholders to select and design a knowledge translation (KT) intervention to increase the use of an outcome measure using audit and feedback. The purpose of this case report was to describe the development of a KT intervention designed with organizational support to increase physical therapists’ (PTs) use of a selected outcome measure in an inpatient sub-acute rehabilitation hospital. Case Description: Eleven PTs who worked at a sub-acute rehabilitation hospital participated. After determining organizational support, a mixed methods barrier assessment including a chart audit, questionnaire, and a focus group with audit and feedback was used to select an outcome measure and design a locally tailored intervention. The intervention was mapped using the Theoretical Domains Framework (TDF). One investigator acted as knowledge broker and co-designed the intervention with clinician and supervisor support. Outcomes: The 4-m walk test was selected through a group discussion facilitated by the knowledge broker. Support from the facility and input from the key stakeholders guided the design of a tailored KT intervention to increase use of gait speed. The intervention design included an interactive educational meeting, with documentation and environmental changes. Discussion: Input from the clinicians on the educational meeting, documentation changes and placement of tracks, and support from the supervisor were used to design and locally adapt a KT intervention to change assessment practice among PTs in an inpatient sub-acute rehabilitation hospital. Implementation and evaluation of the intervention is underway.
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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 | 0,011 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».