Facilitators and barriers to using neurological outcome measures in different income level countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: In physiotherapy, the use of standardized outcome measures is crucial to assess individuals with neurological deficits, as part of good clinical practice. However, use of outcome measures may vary between countries of different income levels. Aim: To identify and compare facilitators and barriers related to the use of neurological outcome measures in physical therapy practice in lower middle- and high-income countries. Methods: A self-administered web-based questionnaire on the factors influencing the use of outcome measures was sent by e-mail to physical therapists working in neurology in Canada and India. The questionnaire consisted of 16 questions about facilitators and barriers to the use of neurological outcome measures. Frequencies and proportions (%) of responses to each question were computed. Differences between countries were assessed using two-proportion z-tests. Results: For India and Canada, the main facilitators of using outcome measures were similar: known reliability and validity, recommended in clinical practice guidelines, learned during professional training, and rapid and ease to administer. For both countries, lack of assessment time was identified as the most important barrier to using standardized outcome measures. Differences between countries were also noted in the barriers limiting the use of standardized outcome measures: cost and availability for India, and lack of knowledge on the selection and administration of an outcome measure for Canada. Conclusions: The identification of the factors influencing to the use of outcome measures by physical therapist working in neurology practice could help to tailor implementation strategies.
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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 | 0,015 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».