Current Therapeutic Management of Perinatal Stroke with a Focus on the Upper Limb: A Cross-Sectional Survey of UK Physiotherapists and Occupational Therapists
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine current UK pediatric physiotherapist (PT) and occupational therapist (OT) management of perinatal stroke. DESIGN: Web-based cross-sectional survey. METHODS: Participants were members of the Association of Paediatric Chartered Physiotherapists and Occupational Therapists specialist section: children young people and families working with infants. Items covered prioritization of referrals, assessments, therapy approaches aimed at the upper limb, and parental support. RESULTS: 179 therapists responded. 87.2% of PTs and 63.0% of OTs managed infants with perinatal stroke. Infants with clinical signs of motor dysfunction at referral were prioritized for early initial assessment. The most frequently used assessments were the Alberta Infant Motor Scale (AIMS) and Bayley Scales of Infant Development (BSID). Of PTs and OTs, 41.9 and 40.0% used no standardized assessments. Frequently used therapy interventions were Bobath/Neurodevelopmental Therapy (NDT), positioning aids and passive movements. 88.1% of therapists would choose a bilateral rather than unilateral (affected side) therapy approach for infants with perinatal stroke aged up to 6 months. Of PTs and OTs, 56.9 and 57.1% provided psychological support to families. CONCLUSIONS: Assessment and provision of therapy services following perinatal stroke is variable. Increased use of standardized assessments and centralized data collection regarding service provision for high-risk infants is recommended.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».