Development, Implementation, and Clinician Adherence to a Standardized Assessment Toolkit for Sensorimotor Rehabilitation after Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study describes the development of a standardized assessment toolkit (SAT) and associated clinical database focusing on sensorimotor rehabilitation in three stroke rehabilitation units (SRUs). Implementation of the SAT was confirmed using objective measures of clinician adherence while exploring reasons for varied adherence. Method: Participants were patients post-stroke admitted for inpatient rehabilitation and clinicians from the three SRUs. A collaborative and iterative process was used to develop the SAT. Implementation was measured by clinician adherence, which was charted by means of assessment entries in patient records and transferred to the clinical database. Reasons for lower adherence were interpreted from therapist data logs at one SRU. Results: The SAT consisted of 25 assessment tools. Clinician adherence to a subset of the tools ranged from 33% to 99% at admission and from 28% to 94% at discharge. At one site, lower adherence among the tools was explained by patient-related factors (1%–36%) and protocol or logistical reasons (0%–7%) at admission; missing data ranged from 0% to 3%, except for the Montreal Cognitive Assessment (17%). Conclusions: In this pragmatic study, objective measures of clinician adherence demonstrated the feasibility of implementing an SAT in daily practice. Moreover, the reasons for lower adherence rates may be related to the patients, protocol, and logistics, all of which may vary with the assessment tool, rather than clinician compliance.
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 | 0,000 |
| 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 ».