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 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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».