Implementation in rehabilitation: a roadmap for practitioners and researchers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Despite growth in rehabilitation research, implementing research findings into rehabilitation practice has been slow. This creates inequities for patients and is an ethical issue. However, methods to investigate and facilitate evidence implementation are being developed. This paper aims to make these methods relevant and accessible for rehabilitation researchers and practitioners.Methods: Rehabilitation practice is varied and complex and occurs within multilevel healthcare systems. Using a “road map” analogy, we describe how implementation concepts and theories can inform implementation strategies in rehabilitation. The roadmap involves a staged journey that considers: the nature of evidence; context for implementation; navigation tools for implementation; strategies to facilitate implementation; evaluation of implementation outcomes; and sustainability of implementation. We have developed a model to illustrate the journey, and four case studies exemplify implementation stages in rehabilitation settings.Results and Conclusions: Effective implementation strategies for the complex world of rehabilitation are urgently required. The journey we describe unpacks that complexity to provide a template for effective implementation, to facilitate translation of the growing evidence base in rehabilitation into improved patient outcomes. It emphasizes the importance of understanding context and application of relevant theory, and highlights areas which should be targeted in new implementation research in rehabilitation.Implications for rehabilitationEffective implementation of research evidence into rehabilitation practice has many interconnected steps and a roadmap analogy is helpful in defining them.Understanding context for implementation is critically important and using theory can facilitate development of understanding.Research methods for implementation in rehabilitation should be carefully selected and outcomes should evaluate implementation success as well as clinical change.Sustainability requires regular revisiting of the interconnected steps.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».