Facilitators and barriers to using neurological outcome measures in developed and developing countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and compare factors influencing the use of standardized outcome measures by neurological physical therapists working in representative developed (Canada) and developing (India) countries. METHODS: A self-administered web-based questionnaire on facilitators and barriers to using neurological outcome measures was sent by email to neurological physical therapists in Canada and India. Frequencies of responses to each question were computed. Differences between countries were assessed using two-proportion z test. RESULTS: Of 317 respondents, the use of standardized outcome measures was higher for Indian (96.7%) compared with Canadian physical therapists (89.2%). Among the most highly reported facilitators, three were common for both countries (known validity and reliability, outcome measures learned in professional training, and recommended in clinical practice guidelines). Three highly reported barriers were also common for India and Canada (lack of time, relying on judgement for clinical decisions, and unavailability of the assessment tools). Nevertheless, there were differences in the percentages of barriers and facilitators between countries. CONCLUSION: Understanding the factors influencing the uptake of outcome measures among neurological physical therapists working in a developed (Canada) and a developing country (India) can help identify whether strategies should or should not be modified to facilitate knowledge translation in different geographical, professional, or social contexts.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».